利用社会信任辅助互惠(STAR)实现效用最优的社交感知群智感知
网络与互联网体系结构
2015-08-25 v1
摘要
移动群智感知利用无处不在的移动设备为各种应用（例如交通监测、频谱感知）收集和处理数据。在本研究中，我们提倡一种社交感知群智感知系统，在该系统中，基于云的平台在接收到感知请求时，通过利用用户间的社会信任来激励移动用户参与感知任务。对于该系统，我们利用社会信任辅助互惠（STAR）——社会信任与互惠的协同结合——来设计一种激励用户参与的机制。给定用户间的社会信任结构，我们全面研究了 STAR 在满足用户感知请求方面的有效性。具体而言，首先证明了当且仅当足够的社会信用可以从请求感知服务多于其所能提供的用户“转移”到所能提供多于其所请求的用户时，所有请求才能被满足。随后研究了 STAR 下感知服务的效用最大化问题，并证明其归结为最大化结合社交图和请求图中的环流效用。因此，我们开发了一种在残差图中迭代消除正权回路的算法，该算法能够针对可分和不可分感知服务两种情况高效计算出最优解。大量仿真结果证实，STAR 能够显著优于仅使用社会信任或仅使用互惠的机制。
引用
@article{arxiv.1508.05525,
title = {Exploiting Social Trust Assisted Reciprocity (STAR) towards Utility-Optimal Socially-aware Crowdsensing},
author = {Xiaowen Gong and Xu Chen and Junshan Zhang and H. Vincent Poor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.05525},
year = {2015}
}