优化社会群聚应用中的信息可信度
最优化与控制
2010-10-04 v2
摘要
随着智能手机技术的出现，构想全新类别的应用成为可能。社会群聚是指配备智能手机的用户在中央指挥者的指导下，报告物理世界中的事件，它具有多个现实应用：搜救、协同消防以及 DARPA 气球搜寻挑战。在本文中，我们关注以下问题：指挥者如何优化报告者的选择，以提供关于某事件的可靠确证信息。我们首先基于关于可信度的普遍直觉，提出了一个关于信息可信度的模型。然后，我们将上述问题转化为离散优化问题，并引入最优的集中式解决方案以及一种适用于分布式实现的近似解决方案，该近似方案在真实世界数据集（源自 Google News）上的性能与最优解平均相差约 20%，但计算效率高出 3 个数量级。更有趣的是，该问题的时间平均版本适用于一种新颖的随机效用优化公式，并且可以被最优求解，在某些情况下还能产生分布式解决方案。据我们所知，我们是首个提出并探索从智能手机网络中提取可信信息问题的人。
引用
@article{arxiv.1009.6006,
title = {Optimizing Information Credibility in Social Swarming Applications},
author = {Bin Liu and Peter Terlecky and Amotz Bar-Noy and Ramesh Govindan and Michael J. Neely},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.6006},
year = {2010}
}
备注
10 pages, 4 figures