Mobilanalys har blivit ett lovande paradigm för mobila användare att få information genom uppdrag crowdsourcing. På grund av mobila användares sociala preferenser kan dock kvaliteten på analysrapporterna påverkas av individernas underliggande sociala attribut och själviskhet. Därför är det viktigt att ta hänsyn till mobilanvändarnas sociala effekter och pålitlighet när man väljer uppgiftsdeltagare i mobilanalys. I detta dokument föreslår vi en Social Aware Crowdsourcing med Reputation Management (SACRM) system för att välja de väl lämpade deltagarna och fördela uppgiften belöningar i mobil sensation. Vi tar specifikt hänsyn till sociala attribut, arbetsfördröjning och rykte i crowdsourcing och föreslår ett program för urval av deltagare för att välja de väl lämpade deltagarna för analysuppgiften under en fast uppgiftsbudget. Ett utvärderings- och belöningssystem införs också för att mäta kvaliteten på analysrapporterna och fördela uppgifternas belöningar på grundval av den bedömda rapportens kvalitet. Dessutom utvecklar vi ett rykteshanteringssystem för att utvärdera pålitligheten och kostnadseffektiviteten hos mobila användare för val av deltagare. Teoretiska analyser och omfattande simuleringar visar att SACRM effektivt kan förbättra crowdsourcing-nyttan och effektivt stimulera deltagarna att förbättra kvaliteten på sina analysrapporter.
I REF-studien presenteras en urvalsprocess där lämpliga deltagare väljs ut på grundval av ett ryktessystem för att utvärdera tillförlitligheten hos de inlämnade uppgifterna.
SACRM: Social Aware Crowdsourcing with Reputation Management in Mobile Sensing
{'venue': 'Computer Communications, Vol. 65, No. 7, pp. 55-65, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}