Mobil crowdsensing (MCS) är ett nytt och tilltalande sensation paradigm som utnyttjar de olika inbyggda sensorerna i massiva mobila enheter för att samla in olika typer av data. En av de viktigaste utmaningarna i MCS är att effektivt schemalägga användare av mobila enheter för att utföra olika avkänningsuppgifter. Tidigare försök till detta problem fokuserade främst på samspelet mellan uppgiftsskiktet och användarskiktet, utan att ta hänsyn till liknande datakrav för uppgifter och användares heterogena avkänningsförmåga. I detta arbete introducerar vi ett nytt datalager mellan uppgifter och användare, och föreslår ett treskikts datacentrerat MCS-ramverk, som gör det möjligt för olika uppgifter att avslöja sina gemensamma datakrav och därmed återanvända de gemensamma dataobjekten. Vi fokuserar på att studera det gemensamma uppgiftsvalet och användarschemaläggningsproblemen inom detta nya ramverk, som syftar till att maximera den sociala välfärden. Vi analyserar först teoretisk prestandavinst på grund av dataåteranvändning i idealscenariot med fullständig information. Vi överväger sedan det praktiska scenariot med privat information om både uppgifter och användare, och föreslår en tvåsidig randomiserad auktionsmekanism, som är beräkningseffektiv, individuellt rationell, incitament kompatibel (sanning) i förväntan, och nära-optimal. Vi visar vidare att den föreslagna randomiserade auktionen kanske inte är budgetbalanserad, och därmed införa ett reservpris i auktionen för att uppnå den önskade budgetbalansen på bekostnad av vissa välfärdsförluster. Simuleringsresultat visar att med data återanvändning kan den sociala välfärd som uppnås i den föreslagna randomiserade auktionen ökas från 270 upp till 4.500 procent, jämfört med dem utan data återanvändning.
Jiang m.fl. REF föreslog ett treskikts datacentriskt MCS-ramverk som gör det möjligt för olika uppgifter att visa sina gemensamma databehov, vilket gör att de gemensamma dataobjekten kan återanvändas för att förbättra datautnyttjandet.
Data-Centric Mobile Crowdsensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}