移动社交网络中群智感知的长期利润最大化激励

群智感知是一种新范式，它利用普遍配备传感器的移动设备提供诸如法医分析、公共空间记录以及协作构建统计模型等感知服务。广泛的用户参与对于实现良好的服务质量不可或缺。如今，大多数现有机制侧重于基于瞬时广泛的用户参与来保证群智感知应用的服务质量。由于利益不对称、偏好差异、自私行为等原因，很少有人致力于最大化群智感知应用的长期服务质量。为了填补这些空白，本文基于经济学中的垄断聚合推导了边际感知数据质量的闭式表达式。此外，我们设计了基于边际质量的激励机制用于长期群智感知应用，不仅通过最大化移动用户的预期总利润来促进广泛的用户参与，还通过应用边际质量激励移动用户生成高质量内容。最后，仿真结果表明我们的机制优于现有解决方案。