基于眾包的群體感知技術(shù)研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、近年來隨著萬維網(wǎng)和智能移動設(shè)備的發(fā)展，基于位置的服務(wù)(Location Based Service,簡記為LBS)在人們的生活中變得越來越普及。對一些公開、固定對象的位置獲取，目前一些主流地圖已經(jīng)可以得到好且全的查詢結(jié)果。而對新增對象，地圖搜索可能無法在第一時間更新其位置信息，同時對大型可移動物理對象而言，很多情況下用戶想要獲取特定時刻的位置信息及其移動軌跡，而這個要求對一般的地圖搜索來說具有很大挑戰(zhàn)。
　　針對上述問題，我們使用

2、眾包的概念，支持人們通過在線社交網(wǎng)絡(luò)參與解決問題，感知現(xiàn)有地圖上沒有被標注出來的大型物理設(shè)施的地理位置并刻畫其移動軌跡。據(jù)此提出了一個基于眾包的群體感知模型，模型中主要包括任務(wù)發(fā)布與實施機制、結(jié)果分析與驗證機制。
　　由于用戶對居住地周圍的環(huán)境更加熟悉，因此在任務(wù)發(fā)布與實施階段通過將物理對象的出現(xiàn)地和用戶常居地的詳細地址正向編碼為經(jīng)緯度，提出了基于距離的任務(wù)推薦機制，其原理是在用戶登錄驗證的同時計算用戶與任務(wù)列表中所有目標對象的距

3、離，將列表中的任務(wù)按照距離升序、發(fā)布時間降序的規(guī)則排列顯示，實現(xiàn)了為用戶提供個性化的任務(wù)推薦功能。
　　對于可移動的目標對象不同時間點的?？课恢貌煌虼擞脩籼峤坏臉俗⒔Y(jié)果需要按照時間分類。由于眾包系統(tǒng)中用戶行為的不可預(yù)測性，對標注結(jié)果的分析驗證成為本文的研究重點。我們確定了兩種分析驗證方法：第一、均值法，主要思想是將結(jié)果集的中心位置作為最終結(jié)果；第二、人機協(xié)同機制，首先利用聚類分析算法對標注點聚類，篩選掉異常點后采用投票機制從候