基于Tangle网络的群智感知用户可信激励方法

• 作者: 牟星宇 廖祎玮 赵国生 王健
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 关键词: 群智感知 Tangle网络 激励机制 可信度
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全|Computer Network and Information Security
• 页码范围: 1511-1517
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2021.07.028

摘要

随着群智感知技术的广泛应用,用户参与度成为影响群智感知技术发展的关键问题,提出一种基于Tangle网络的群智感知用户可信激励方法.首先,基于Tangle网络构建群智感知网络模型,通过去中心化的Tangle网络来克服群智感知平台面临可信第三方参与的安全隐患,制定Tangle网络的可信度标准.然后,通过可信度来衡量用户权重,借此来评估交易的可信性,将感知任务分配给更可信的用户.最后,对用户上传的感知数据使用蒙特卡洛最大期望算法量化用户的工作量,支付相应报酬.通过基于真实数据集的仿真实验表明,所提方法能有效激励用户参与感知任务,同RSFP方法和CSII方法相比,所提方法在用户参与度上分别提升了0.379和0.067.