ABSTRACT Mobile crowdsensing har utvecklats som ett effektivt paradigm för att utföra storskaliga analysuppgifter. Att förbättra både mängden och kvaliteten på användarna är fortfarande det största problemet för mobilt crowdsensing-system. Detta dokument ger en heltäckande lösning för att förbättra mängden och kvaliteten på användarna samtidigt genom den sociala mobila crowdsensing-arkitekturen. För att uppmuntra användarna baserat på den nya arkitekturen, föreslår vi först en universell inledande diffusor urvalsalgoritm för att rymma två brett studerade diffusion modeller och, sedan en lätt, multi-metrisk omfattande, och parameterfri användarkvalitet utvärderingsmetod presenteras. Slutligen föreslår vi en omvänd auktion för att optimera det nya kriteriet, som tar hänsyn till både sociala kostnader och användarkvalitet. Genom både noggrann teoretisk analys och omfattande simuleringar visar vi att de föreslagna incitamentsmekanismerna uppnår beräkningseffektivitet, individuell rationalitet, sannfärdighet och garanterad approximation. Samtidigt visar de föreslagna incitamentsmekanismerna på en framträdande fördel när det gäller de totala enhetskostnaderna och drifttiden. INDEX TERMS Influence diffusion, crowdsensing, incitamentsmekanism, sociala nätverk.
I REF, Xu et al. föreslå en omvänd auktion som en incitamentsmekanism för social mobil crowdsensing-arkitektur, vilket förbättrar både kvantitet och kvalitet.
Improving Both Quantity and Quality: Incentive Mechanism for Social Mobile Crowdsensing Architecture
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}