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激勵是實現(xiàn)群智感知（CS）眾包服務的主要方法，針對現(xiàn)有方法在服務過程中沒有充分考慮節(jié)點參與數(shù)量和惡意競爭對群智感知帶來的影響，提出一種基于反拍賣模型的激勵（ RVA-IM）方法。首先，研究眾包的激勵機制，結(jié)合反拍賣與Vickrey拍賣思想，構建面向任務覆蓋的反拍賣模型；其次，對模型中涉及的任務覆蓋、反拍賣選擇和獎勵實施等關鍵技術問題進行深入分析與研究；最后，從計算有效、個人理性、預算平衡、真實性和誠實性五個方面分析RVA-IM激勵方法的有效性。實驗結(jié)果表明，與IMC-SS和MSensing激勵方法相比，RVA-IM在有效性和可行性方面均有較好的表現(xiàn)，能夠解決現(xiàn)有方法中的惡意競爭問題，并能夠平均提升眾包服務完成率約21%。
激勵
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