Vi studerar den optimala utformningen av mobila crowdsensing kampanjer när det gäller den samlade kvaliteten på bidrag lockas för en uppsättning uppgifter. Samverkan mellan kampanjen och användarna förverkligas genom ett mobilappgränssnitt som rekommenderar uppgifter för användare och erbjuder dem incitament. Det viktigaste bidraget är ett nytt perspektiv på problemet med betalningsdistributionen som den crowdsensing kampanjarrangören står inför mot bakgrund av ursprungligen okända individuella användarpreferenser. I motsats till vanlig praxis erkänner vi att användarna uppvisar stor mångfald i beslutsfattandet eftersom de bedömer olika attribut relaterade till en uppgift som deras närhet till platsen för intresse (PoI), betalningen görs för att bidra med data, eller uppgiften sammanhang / tema. Vi bygger på logistik-regression tekniker från maskininlärning för att lära användarens individuella preferenser från tidigare data snarare än hypoteser om dem. Vi formulerar sedan icke-linjära (sigmoid) optimeringsproblem för att bestämma de uppgifter och incitament (betalningar) som ska erbjudas varje användare på bästa sätt. Vår mekanism är validerad mot syntetiska men också verkliga data om hur användare väljer uppgifter, samlas in genom ett online frågeformulär. Det uppnår mycket goda approximationer av de optimala lösningarna och väsentligt överträffar alternativa preferens-agnostiska strategier som inte utövar beteende användarprofilering för att rikta tillhandahållandet av incitament.
I REF modellerade vi varje användare genom en logistisk regressionsmodell som avgör sannolikheten för att användaren kommer att svara på en uppgift begäran eller inte baserat på två attribut, den resa eller ansträngning som utförs för att utföra uppgiften, och incitamentsbetalningen.
First learn then earn: optimizing mobile crowdsensing campaigns through data-driven user profiling
{'venue': "MobiHoc '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}