發(fā)布時間：2023-06-03 08:04

　　隨著智能設(shè)備的普及以及其感知能力的增強,群智感知這一新型感知模式應(yīng)運而生。群智感知是指將人們手中的智能設(shè)備當(dāng)作感知節(jié)點,通過招募用戶并組成感知網(wǎng)絡(luò),進而執(zhí)行感知任務(wù),因此在感知范圍、感知成本以及感知綜合性上具有巨大的優(yōu)勢。近些年,雖然研究者在群智感知領(lǐng)域開展了大量的研究工作,然而現(xiàn)有工作依然面臨著一些挑戰(zhàn):如何基于用戶的群體性和社交性,設(shè)計激勵機制從而降低成本;如何在感知數(shù)據(jù)存在關(guān)聯(lián)時,保護用戶的隱私;如何在異構(gòu)的感知任務(wù)下,保證群智感知的數(shù)據(jù)質(zhì)量。本文針對于這些研究挑戰(zhàn),結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,從激勵機制設(shè)計的角度,在惡意用戶檢測、隱私保護、數(shù)據(jù)質(zhì)量保證以及反無人機方面開展研究。本文的主要工作如下:1.針對大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)中的惡意用戶檢測問題,本文提出了一種基于群智感知的高效、低成本的惡意用戶檢測方式,并設(shè)計了一種激勵機制:根據(jù)系統(tǒng)方對用戶偏好信息的掌握情況,本文考慮了完全信息場景和部分信息場景,并分別設(shè)計了激勵機制;特別地,當(dāng)用戶的偏好服從高斯分布時,本文利用高斯分布的性質(zhì),將非凸的激勵機制設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為凸問題從而進行有效求解。所設(shè)計的激勵機制可以在保證用戶參與的同時,最小化激勵成本。2...

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 群智感知中的用戶激勵研究
        1.2.2 群智感知中的隱私保護研究
        1.2.3 群智感知中的數(shù)據(jù)質(zhì)量研究
        1.2.4 群智感知的實際應(yīng)用
    1.3 本文研究內(nèi)容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究內(nèi)容
2 基于優(yōu)化型激勵機制的大型社交網(wǎng)絡(luò)惡意用戶檢測
    2.1 引言
    2.2 惡意節(jié)點檢測相關(guān)工作
    2.3 系統(tǒng)模型與問題建模
    2.4 激勵機制設(shè)計
        2.4.1 全部信息場景
        2.4.2 部分信息場景
        2.4.3 實施問題討論
    2.5 數(shù)值仿真
        2.5.1 完全信息場景
        2.5.2 均勻分布場景
        2.5.3 高斯分布場景
    2.6 本章小結(jié)
3 基于契約型激勵機制的隱私保護
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)研究工作
    3.3 系統(tǒng)模型
        3.3.1 隱私損失
        3.3.2 平臺的數(shù)據(jù)精度
        3.3.3 問題建模
    3.4 用戶加噪等級均衡分析
    3.5 平臺數(shù)據(jù)精度優(yōu)化
    3.6 真值引出
    3.7 仿真驗證
        3.7.1 仿真設(shè)置
        3.7.2 仿真結(jié)果
    3.8 本章小結(jié)
4 基于契約型激勵機制的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)研究工作
        4.2.1 社交影響力
        4.2.2 社交激勵機制
    4.3 系統(tǒng)模型
    4.4 問題建模
        4.4.1 完全信息場景
        4.4.2 部分信息場景
        4.4.3 動態(tài)社交影響場景
    4.5 機制設(shè)計
        4.5.1 全部信息場景
        4.5.2 部分信息場景
        4.5.3 動態(tài)社交影響場景
    4.6 數(shù)值仿真
        4.6.1 完全信息場景
        4.6.2 部分信息場景
        4.6.3 動態(tài)社交影響力場景
    4.7 本章小結(jié)
5 基于拍賣型激勵機制的反無人機系統(tǒng)
    5.1 引言
    5.2 研究動機
    5.3 系統(tǒng)總覽
        5.3.1 主要模塊
        5.3.2 工作流程
        5.3.3 主要功能
    5.4 檢測
    5.5 激勵機制
        5.5.1 問題建模
        5.5.2 所期望的性質(zhì)
        5.5.3 激勵算法
        5.5.4 機制分析
    5.6 系統(tǒng)評估
        5.6.1 系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.6.2 檢測
        5.6.3 定位
        5.6.4 激勵機制
    5.7 討論
    5.8 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
攻讀博士學(xué)位期間主要研究成果



本文編號：3828956