群智感知激励机制与高质量数据收集研究
摘要 | 第4-8页 |
ABSTRACT | 第8-12页 |
第一章 绪论 | 第19-37页 |
1.1 引言 | 第19-20页 |
1.2 研究背景 | 第20-22页 |
1.3 群智感知网络 | 第22-27页 |
1.3.1 群智感知典型应用 | 第24-25页 |
1.3.2 群智感知主要研究内容 | 第25-27页 |
1.4 激励机制与数据收集策略考虑因素 | 第27-30页 |
1.4.1 感知平台方面因素 | 第27-29页 |
1.4.2 参与者方面因素 | 第29-30页 |
1.5 论文主要工作与贡献 | 第30-33页 |
1.6 论文结构 | 第33-37页 |
第二章 群智感知激励机制与高质量数据收集研究分析 | 第37-53页 |
2.1 引言 | 第37-39页 |
2.2 理论框架 | 第39-47页 |
2.2.1 不同优化目标 | 第40-42页 |
2.2.2 不同激励协商过程 | 第42-43页 |
2.2.3 不同的数据质量衡量方式 | 第43-46页 |
2.2.4 不同的数据质量验证顺序 | 第46-47页 |
2.3 应用和系统实现 | 第47-50页 |
2.3.1 应用介绍 | 第48-49页 |
2.3.2 应用比较 | 第49-50页 |
2.4 未来趋势展望 | 第50-52页 |
2.5 本章小结 | 第52-53页 |
第三章 基于多任务的离线激励机制 | 第53-77页 |
3.1 引言 | 第53-56页 |
3.2 多任务离线激励模型 | 第56-57页 |
3.3 信誉度定义和更新 | 第57-58页 |
3.3.1 参与者意愿的定义 | 第57-58页 |
3.3.2 信誉度反馈和更新 | 第58页 |
3.4 信息质量满意度指数和任务困难度指数 | 第58-64页 |
3.4.1 信息质量满意度指数 | 第59-61页 |
3.4.2 任务困难度指数 | 第61-64页 |
3.5 优化问题和解决方案 | 第64-65页 |
3.6 实验与结果分析 | 第65-74页 |
3.6.1 实验设计 | 第66-71页 |
3.6.2 实验结果 | 第71-74页 |
3.7 系统实现讨论 | 第74-75页 |
3.8 本章小结 | 第75-77页 |
第四章 保障收集数据质量的在线激励机制 | 第77-97页 |
4.1 引言 | 第77-80页 |
4.2 在线激励模型 | 第80-81页 |
4.3 优化问题 | 第81-85页 |
4.4 回报和额外奖励的动态分配 | 第85-91页 |
4.4.1 激励机制介绍 | 第85-86页 |
4.4.2 激励机制算法 | 第86-91页 |
4.5 实验与结果分析 | 第91-95页 |
4.5.1 实验设计 | 第91-93页 |
4.5.2 实验结果 | 第93-95页 |
4.6 本章小结 | 第95-97页 |
第五章 感知数据预测与收集 | 第97-109页 |
5.1 引言 | 第97-99页 |
5.2 感知数据预测模型 | 第99页 |
5.3 感知数据预测方法 | 第99-104页 |
5.4 实验与结果分析 | 第104-106页 |
5.4.1 实验设计 | 第104-105页 |
5.4.2 实验结果 | 第105-106页 |
5.5 本章小结 | 第106-109页 |
第六章 可信参与者选择策略 | 第109-121页 |
6.1 引言 | 第109-111页 |
6.2 可信参与者选择模型 | 第111-112页 |
6.3 参与者信誉度的定义和更新 | 第112-114页 |
6.3.1 信誉度定义 | 第112页 |
6.3.2 参与者意愿的定义和更新 | 第112-113页 |
6.3.3 信誉度的反馈和更新 | 第113-114页 |
6.3.4 信誉度更新 | 第114页 |
6.4 可信参与者选择问题和解决方案 | 第114-117页 |
6.5 实验与结果分析 | 第117-120页 |
6.5.1 实验设计 | 第117-118页 |
6.5.2 实验结果 | 第118-120页 |
6.6 本章小结 | 第120-121页 |
第七章 总结和展望 | 第121-127页 |
附录1 缩略语表 | 第127-129页 |
参考文献 | 第129-139页 |
致谢 | 第139-141页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第141-143页 |
附录2 个人简历、获得的奖励及参加的项目 | 第143页 |