Abstract-Crowd-analys är ett nytt paradigm som utnyttjar allestädes närvarande sensorutrustade mobila enheter för att samla in data. För att uppnå god kvalitet för gräsrotsanalys är incitamentsmekanismer nödvändiga för att locka fler deltagare. De flesta av de befintliga mekanismerna fokuserar på den förväntade nyttan före avkänning, utan att ta hänsyn till risken för lösningar av låg kvalitet och integritetsläckage. Traditionella incitamentsmekanismer som Vickrey-Clarke-Groves (VCG) och dess varianter är inte tillämpliga här. I detta dokument, för att ta itu med dessa utmaningar, föreslår vi en beteendebaserad incitamentsmekanism för crowd sensing applikationer med budgetbegränsningar genom att tillämpa sekventiella all-pay auktioner i mobila sociala nätverk (MSNs), inte bara för att beakta effekterna av omfattande användardeltagande, men också för att maximera hög kvalitet på avkänning data inlämning för plattformen (crowd sensing arrangör) under budget begränsningar, där användarna anländer i en sekventiell ordning. Genom en omfattande simulering visar resultaten att incitamentsmekanismerna i vårt föreslagna ramverk överträffar befintliga lösningar.
Sun och Ma Ref föreslog en beteendebaserad incitamentsmekanism för crowdsensing med budgetrestriktion.
A behavior-based incentive mechanism for crowd sensing with budget constraints
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Business', 'Computer Science']}