Vi undersöker nya system för mobil crowd sensing (MCS), där nya molnbaserade plattformar successivt fördelar homogena avkänningsjobb till dynamiskt ankommande användare med osäkra servicekvaliteter. Med tanke på att människor är själviska till sin natur är det av avgörande betydelse att utforma en effektiv och sanningsenlig incitamentsmekanism för att uppmuntra användarna att delta. För att ta itu med utmaningen föreslår vi en ny sanningsenlig onlineauktionsmekanism som effektivt kan lära sig att fatta oåterkalleliga onlinebeslut om val av vinnare för nya MCS-system utan att kräva tidigare kunskap om användare. Dessutom bevisar vi teoretiskt att vårt incitament har sannfärdighet, individuell rationalitet och beräkningseffektivitet. Omfattande simuleringsresultat under både verkliga och syntetiska spår visar att vår incitamentsmekanism kan minska betalningen av plattformen, öka nyttan av plattformen och social välfärd.
En ny, sanningsenlig onlineauktionsmekanism har föreslagits i REF som effektivt kan lära sig att fatta irreversibla onlinebeslut om val av vinnare för nya MCS-system utan att kräva tidigare kunskap om användare.
A Truthful Incentive Mechanism for Online Recruitment in Mobile Crowd Sensing System
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}