Abstract-Under de senaste åren har det gjorts insatser för att samla mänskliga kontaktspår under sociala evenemang (t.ex. konferenser) med hjälp av Bluetooth-enheter (t.ex. mobiltelefoner, iMotes). Resultaten av dessa studier har gjort det möjligt att utföra den crowd-sourcing uppgiften inifrån publiken, för att svara på frågor, såsom: vad är den nuvarande densiteten hos publiken, eller hur många människor är närvarande på evenemanget? I dessa studier är dock avkänningsanordningarna vanligen fördelade och konfigurerade på ett visst sätt. Till exempel är antalet enheter fast, människor registrerar sig för enheter på frivillig basis. I detta papper behandlar vi ovanstående problem som ett optimeringsproblem och ritar kopplingen till vertex cover problem i grafteori. Eftersom att hitta den optimala lösningen för minsta vertex cover problem är NP-komplett, approximation algoritmer måste användas. Vi kommer dock att visa att de välkända approximationsalgoritmerna inte fungerar bra med crowd-sensing-uppgiften. I detta dokument föreslår vi begreppen node observability och täckning nytta poäng och utforma en ny kontext-medveten approximation algoritm för att hitta vertex omslag som är skräddarsydd för crowd-sensing uppgift. Dessutom utformar vi människocentrerade bootstrappningsstrategier för att göra en första tilldelning av avkänningsutrustning baserad på metainformation om deltagarna (t.ex. intressen, vänskap). Motiveringen är att tilldela avkänningsuppgiften till en mer "socialiserad" enhet för att få bättre avkänningstäckning. Vi utför omfattande experiment på verkliga data som erhållits från tidigare experimentella studier i konferens- och akademiskt samhällssammanhang. Resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt överträffar de grundläggande approximationsalgoritmerna när det gäller att känna täckning.
För att uppnå crowd densitet i grupp outsourcing uppgifter, Nguyen et al. REF kopplade det med vertex täckning i grafteori, och föreslog en kontext-medveten dator algoritm för att hitta vertex täckning i crowd perception.
Crowdsensing in Opportunistic Mobile Social Networks: A Context-aware and Human-centric Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}