Abstract-Mobile crowdsourcing (MC) är ett transformativt paradigm som engagerar en mängd mobila användare (dvs. arbetstagare) i arbetet med att samla in, analysera och sprida information eller dela sina resurser. För att säkerställa kvaliteten på tjänsten, MC-plattformar tenderar att rekommendera MC uppgifter till arbetstagare baserat på deras kontext information som extraheras från deras interaktioner och smartphone sensorer. Detta väcker oro för den personliga integriteten som är svår att ta itu med på grund av de begränsade resurserna på mobila enheter. I detta dokument identifierar vi grundläggande kompromisser mellan tre mått-användning, integritet, och effektivitet-i ett MC-system och föreslår en flexibel optimering ram som kan anpassas till alla önskade kompromisspunkt med gemensamma insatser av MC-plattform och arbetstagare. Eftersom de underliggande optimeringsproblemen är NP-hårda, presenterar vi effektiva approximationsalgoritmer för att lösa dem. Eftersom personalstatistik behövs vid inställning av optimeringsmodellerna använder vi en effektiv aggregeringsmetod för att samla in feedback från arbetstagare samtidigt som vi ger olika integritetsgarantier. Både numeriska utvärderingar och resultatanalyser genomförs för att visa att den föreslagna ramen är effektiv och ändamålsenlig.
Gong m.fl. REF identifierade grundläggande avvägningar mellan nytta, integritet och effektivitet i MCS och föreslog ett flexibelt optimeringsramverk för att samla in tillförlitliga data och tillhandahålla integritetsskydd.
Optimal Task Recommendation for Mobile Crowdsourcing With Privacy Control
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}