群智感知是當前物聯(lián)網和計算機科學領域的一個熱點研究領域。隨著學術界和工業(yè)界研究人員對群智感知的逐步深入探索,發(fā)現通過感知多個個體的信息,從而發(fā)掘出個體公共的信息,并反射出群體的性質從而作用于社會,是群智感知的基本特性。從群智感知的研究需要來看,群智感知需要對海量數據進行分析研究,并用作對人類行為的研究;從群智感知的特性來看,群智感知又具有社會廣泛性;因此,面向社會網絡的移動群智感知研究,對移動群智感知的發(fā)展具有重要的理論和應用價值。本文從實際應用背景出發(fā),結合群智感知理論及其激勵機制本身的特性,以參與者位置信息作為切入點,深入分析覆蓋率對于激勵機制的重要影響,基于參與者位置信息解決覆蓋率問題,設計對所有的參與者公平的激勵機制方案,嘗試建立更加貼近實際的激勵機制演化模型和覆蓋模型;以達到提高參與者踴躍度和降低感知數據的冗余度的目的。因此,本論文將面向社會網絡群智感知基本激勵機制,嘗試研究基于位置信息的激勵機制優(yōu)化模型,解決已有研究存在的問題,這方面的研究對社會網絡與激勵機制的研究都有重要的意義。本文的主要研究內容如下:（1）深入研究了群智感知基本理論與激勵機制本文分析了群智感知的基本理論... 

【文章來源】：華東交通大學江西省

【文章頁數】：56 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究的目的與意義
    1.2 研究現狀
        1.2.1 群智感知的研究現狀
        1.2.2 本文的主要工作
    1.3 論文的組織結構
第二章 群智感知基礎理論與激勵機制
    2.1 群智感知理論
        2.1.1 群智感知簡介
        2.1.2 群智感知應用廣泛
    2.2 激勵機制簡介
        2.2.1 激勵機制體系結構
        2.2.2 激勵機制的意義
    2.3 群智感知激勵機制的分析優(yōu)化
        2.3.1 群智感知激勵機制理論分析
        2.3.2 群智感知激勵機制重要模型分析
    2.4 本章小結
第三章 基于位置具有預算限制的感知系統(tǒng)的激勵機制模型
    3.1 引言
    3.2 激勵機制的系統(tǒng)分析
        3.2.1 RADP-VPC模型建立
        3.2.2 RADP-VPC算法位置覆蓋率分析
        3.2.3 當前研究不足分析
    3.3 群智感知激勵機制優(yōu)化模型分析
        3.3.1 激勵機制邊緣優(yōu)先最大覆蓋率模型及定義
        3.3.2 邊緣優(yōu)先最大覆蓋率模型可行性分析
    3.4 本章小結
第四章 基于RADP的改進的EPMC算法
    4.1 引言
    4.2 覆蓋率模型簡介
        4.2.1 GIA模型建模
        4.2.2 GIA覆蓋模型分析
    4.3 GIA模型激勵機制
        4.3.1 GIA激勵機制的理論與分析
        4.3.2 EPMC算法的設計
    4.4 本章小結
第五章 基于EPMC的感知系統(tǒng)激勵機制模型研究
    5.1 引言
    5.2 改進算法的步驟
        5.2.1 基于邊緣節(jié)點的EPMC算法
        5.2.2 EPMC算法的具體步驟
    5.3 模型仿真與分析
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 全文回顧
    6.2 展望
參考文獻
個人簡歷在讀期間發(fā)表的學術論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]群智感知網絡的發(fā)展及挑戰(zhàn)[J]. 趙東,馬華東.  信息通信技術. 2014(05)
[2]在線社會網絡的測量與分析[J]. 徐恪,張賽,陳昊,李海濤.  計算機學報. 2014(01)
[3]基于結構的社會網絡分析[J]. 竇炳琳,李澍淞,張世永.  計算機學報. 2012(04)



本文編號：3577234