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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开了一种基于地点偏好的数据参与者选取方法。该发明方法针对群智网络中数据收集的参与者由于对不同地点的熟悉程度不同，感知设备对不同地点的数据感知能力的差异性，参与者在熟悉的地点对数据感知角度，选取位置，效果有很好的理解，因而获取的质量好，而其它地点的数据感知质量就会低得多。因而，对于不同地点的数据采集时要选择对此地点感知质量高的参与者去采集，以获得高的数据质量。该发明方法中，首先，以对地点感知质量高的参与者感知的数据为基准数据，对参与者对不同地点感知质量的偏好度进行计算，指导平台在数据采集时，优先选取对此地点感知质量高的参与者进行数据采集，以提高数据采集质量。

主权项：1.一种基于地点偏好的数据参与者选取方法，其特征在于包括以下步骤：1设系统在开始时知道一小部分感知质量很高的参与者共有个，其开始组成的集合设为这些参与者对所有地点的感知质量都很高；设网络中需要感知地点个，记为这些初始感知质量高的参与者对这些地点的感知偏好度都为1，即构成的参与者与地点的矩阵：其中群智感知系统平台发布采集数据的任务Q，任务Q包含多个数据采集要素，其中与本发明相关的主要要素有：地点lz；网络中的数据参与者获知采集数据的任务后，有m个参与者向平台申请数据采集；2系统平台收到m个参与者的申请后，对参与者的选取方法如下：如果m个申请的参与者中有落在集合中的参与者，则从中选择一个对此地点lz偏好度最好的参与者设为ps，其偏好度为Bs,z；再从其它偏好度未知或者偏好度大于一定值θ的参与者中选取x个参与者后，结束参与者选取；如果m个申请的参与者中都不在集合中，则从中选取对此地点偏好度最好的前k个参与者，且这些参与者对此地点的偏好度大于如果偏好度大于的参与者没有k个，则将偏好度大于的参与者全选取；如果没有偏好度大于的参与者，则选取偏好度未知的参与者y个；3参与者被选取后就感知数据，提交数据给平台，平台收到数据后，对收到的数据进行处理，得到的最终的数据为如下计算方法而得到；如果m个申请的参与者中有落在集合中的参与者，对此地点lz偏好度最好的参与者ps，则最终的结果为参与者ps报告的数据vs；如果m个申请的参与者中都不在集合中，则最终数据为所有提交数据参与者提交数据的平均值为最终值；4对每一次数据感知任务同时更新参与者的偏好度，其方法如下：如果选取的参与者有落在集合中的参与者ps，其提交的数据值为vs，其更新方法为：对每一个被选取的其它参与者pi，其提交的数据为vi，计算当次对地点lz的感知偏好度为 bi,z是以高质量参与者的感知数据来比对其它参与者的数据，如果与高质量的数据越接近，则偏好度越接近1，否则越接近0；最后参与者pi对地点lz的综合偏好度Bi,z为对此参与者在地点lz最近3次bi,z的平均值，如果没有3次，则取最近几次的平均值为Bi,z；如果计算出的参与者pi的Bi,z大于阀值则将此参与者pi加入集合：并更新参与者与地点的矩阵：仅更新矩阵中一个元素Bi,z。

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权利要求：

百度查询： 中南大学 一种基于地点偏好的数据参与者选取方法