[发明专利]一种面向稀疏群智感知的参与者优化选择方法

摘要

感知成本和感知质量是稀疏群智感知关注的重点，现有的稀疏群智感知参与者选择方法依据参与者的移动性选择覆盖区域最多的少量参与者，但忽略参与者意愿以及感知能力。对此，本发明首先利用子区域感知数据间的时空相关性基于k‑means算法对子区域分类。其次，分析用户历史行为信息得出其意愿度、信誉度和任务完成能力等多特征，建立三支决策参与者选择模型。最后，根据该模型以及子区域分类的结果进行参与者选择。本发明所提方法能够深层次分析参与者多特征并挖掘参与者与目标任务之间的关系，选择符合目标任务的高质量参与者。不同数据集实验结果表明，本方案参与者选择优化方案显著提高了感知数据质量，且信息质量高于其他对比方法。