ABSTRACT Crowds spelar en allt viktigare roll i forskning och tillämpning av geovetenskap genom att tillhandahålla rumsliga data via crowdsourcing. Ett lågt deltagande från allmänhetens sida och dålig kvalitet på uppgiftsinlämningarna har dock i hög grad begränsat tillämpningen av rumslig crowdsourcing (SC) och andra liknande modeller, vilket har fått forskarnas uppmärksamhet på detta område. I detta dokument utformar vi en exakt incitamentsmekanism baserad på ett Bayesian spel för SC som framgångsrikt undviker de villkor som begränsas av GibbardSatterthwaite omöjlighet teorem. Enligt denna mekanism genomför outsourcern ett Bayesianskt spel med deltagarna under omständigheter av ofullständig information genom att ange en viss mängd referensinformation som inte är synlig för deltagarna. Deltagarna vinner mycket mer nytta genom att tala sanning än genom att ljuga och därmed ha en starkare motivation att lämna in uppgifter av högre kvalitet. I genomförandet av denna mekanism för att automatiskt beräkna den faktiska nyttan av deltagare och integrera dataresultat, föreslår vi en geometrisk primitiv matchningsalgoritm baserad på Jaccard koefficienten. Genom både rigorösa teoretiska analyser och verkliga experiment är den incitamentsmekanism som vi föreslår incitamentskompatibel och kan avsevärt förbättra datakvaliteten.
Pang m.fl. I REF föreslogs en Bayesiansk spelbaserad incitamentsmekanism för rumslig crowdsourcing.
An Incentive Mechanism Based on a Bayesian Game for Spatial Crowdsourcing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}