[发明专利]一种基于地点偏好的数据参与者选取方法

说明书

本发明公开了一种基于地点偏好的数据参与者选取方法。该发明方法针对群智网络中数据收集的参与者由于对不同地点的熟悉程度不同，感知设备对不同地点的数据感知能力的差异性，参与者在熟悉的地点对数据感知角度，选取位置，效果有很好的理解，因而获取的质量好，而其它地点的数据感知质量就会低得多。因而，对于不同地点的数据采集时要选择对此地点感知质量高的参与者去采集，以获得高的数据质量。该发明方法中，首先，以对地点感知质量高的参与者感知的数据为基准数据，对参与者对不同地点感知质量的偏好度进行计算，指导平台在数据采集时，优先选取对此地点感知质量高的参与者进行数据采集，以提高数据采集质量。

技术领域

本发明属于群智网络的高质量数据采集领域，特别涉及群智网络中如何获得参与者的对不同地点采集的准确度，从而采集准确与真实数据的方法。

背景技术

群智感知网络是一种新型的可以大规模进行参与式数据采集的网络，在这样的网络中，大量持有手机设备的数据参与者当接收感知数据任务，就可以用手机对数据感知，提交到平台而获得一定的奖励，从而促进数据的有效收集。

已经提出很多如何获取高质量感知数据的方法。然而，这些方法大多假设数据参与者相同，则在不同的地点，感知的质量是相同的。其实，这种情况是不符合实际情况的。这种方法还没有考虑到实际中的参与者对数据采集的地点存在一种偏好性。也就是说，同样的参与者，同样的感知设备在不同的地点获得数据存在很大的质量差异。在实际中，参与者对熟悉的地点进行数据感知往往能够获得高质量的数据。例如，要求对采集某地点的风景图像数据，参与者如果熟悉此地点，特别是参与者非常熟悉自己上班，上学途中，附近地点的风景，因而知道在什么光照情况下，什么角度，什么背景下才能获得高质量的风景图。而当选取的参与者去采集不熟悉地点的数据时，往往就很难获得全面的，高质量的风景图像。其获得的图像质量就相差非常大。而且，不同的参与者有不同的使用感知数据的风格、习惯、偏好性习惯。这也会造成同一参与者在不同的地点表现出不同的数据采集质量的情况。在很多情况下，每个参与者的采集数据的技术，风格，习惯也造成在不同的地点获取的质量不同。有的参与者善于湖光山色的数据采集，而有的参与者善于室内场景的数据获取。因而如果数据获取的地点是在室外的时候，就应该选取善于湖光山色的参与者。而，有的参考者由于感知设备不同，如手机不同，因而获得的数据也与地点相同。例如，有的参与者对大场景的数据能够获得高质量的数据，而有的在小场景时能够获得高质量的数据，这样数据采集的场景与地点相关时，就要选取对地点具有高质量的参与者来获取，这样就能够获得高质量的数据。因而，本发明的方法就是针对以上问题提出了一种有效的如何选取对地点具有偏好性的数据采集的解决方法。

发明内容