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移动群智感知网络 PDF下载

编辑推荐

21世纪的信息社会,物联网、云计算、大数据、人工智能等新兴信息技术的竞相发展、一浪高过一浪。勇立风口浪尖上的物联网领域,创新技术和颠覆性应用不断涌现。物联网前沿理论与技术已成为各国竞争的焦点和制高点。全面感知、泛在互联、智能处理是物联网的核心能力,近年来出现了一种基于(手机、车载)移动设备感知能力、新的物联网感知模式,我们称之为移动群智感知,这种模式克服了传统感知网络组网成本高、系统维护难、服务不灵活的局限性,大大降低了物联网应用成本、提高了物联网应用效率。目前,移动群智感知网络在国际国内形成一个新的研究热点,形成了一批研究成果,也开展了大量应用。 ;

内容简介

移动群智感知是一种利用普适移动设备有效地搜集数据从而提供各种新颖物联网应用的新模式,具有组网成本低、系统维护易、服务灵活性强的特点,大大提高了物联网应用效率。本书是作者近年来在移动群智感知网络领域科研工作的总结,内容组织上以移动群智感知网络对物联网应用的支撑为角度,全面系统地介绍了移动群智感知网络的基本概念、基本原理、关键技术和典型应用。主要内容包括:移动群智感知网络数据收集、感知质量、数据传输、激励机制、安全与隐私保护、典型应用系统,并展望了物联网感知技术发展前景。本书面向从事物联网相关领域特别是对移动群智感知网络感兴趣的读者,也可作为高等学校计算机和电子信息类专业的高年级本科生的扩展阅读材料、研究生专业课程教材。

作者简介

马华东,教授、博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者,教育部长江学者特聘教授,国家973计划项目“物联网体系结构基础研究”首席科学家,国家百千万人才工程入选者。现任北京邮电大学计算机学院执行院长、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室主任。1995年7月在北京中科院计算所获得博士学位。他的学术兼职主要有:中国计算机学会常务理事、多媒体专委会副主任、传感网专委会副主任;中国图形图像学会常务理事;中国人工智能学会常务理事;教育部高等学校计算机学科教学指导委员会委员。他长期从事多媒体系统与网络、物联网与传感网等领域研究工作, 负责和参与完成20多项国家和部委级研究项目,在多媒体传感网、物联网体系结构、流媒体传输与调度、多媒体内容理解等方面取得被国际同行认可的原创性或突破性成果,在国际国内重要刊物如IEEE/ACM Transactions等和国际重要会议如IEEE INFOCOM、ACM Multimedia等发表论文200多篇;著作教材4部;获得中国电子学会科学技术奖一等奖、北京市教育教学成果一等奖等奖励。

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目录

目录
第1章绪论1
1.1移动群智感知网络的产生背景2
1.2移动群智感知网络的研究现状和挑战7
1.3移动群智感知网络的主要研究内容10
1.4移动群智感知网络的应用14
本章参考文献16
第2章移动群智感知网络数据收集20
2.1无线传感器网络中数据收集概述21
2.2移动群智感知网络系统架构22
2.3移动感知终端23
2.3.1智能手机24
2.3.2车载感知设备25
2.3.3智能可穿戴设备26
2.3.4其他便携式感知设备27
2.4移动终端的感知技术28
2.4.1位置感知28
2.4.2交通方式感知31
2.4.3运动方式感知31
2.4.4设备放置方式感知32目录〖4〗〖4〗〖3〗〖3〗〖5〗移动群智感知网络2.4.5社会活动感知32
2.4.6周围环境感知32
2.5移动终端的节能技术33
2.5.1数据传输节能33
2.5.2定位服务节能35
2.5.3情境感知节能36
本章参考文献37
第3章移动群智感知网络感知质量42
3.1机会覆盖率43
3.1.1机会覆盖模型43
3.1.2覆盖间隔时间分布规律45
3.1.3城市机会覆盖率分析47
3.2城市分辨率49
3.2.1城市分辨率的概念49
3.2.2城市分辨率变化规律52
3.2.3城市分辨率分析55
3.3地点覆盖率56
3.3.1CrowdSense@Place系统及数据收集57
3.3.2地点覆盖率分析58
3.3.3地点覆盖率预测58
3.4基于压缩感知的感知质量增强60
3.5基于多源数据相关性的感知质量增强61
3.6感知数据准确性64
3.6.1离散型任务64
3.6.2连续型任务67
3.7数据质量可信性67
本章参考文献70
第4章移动群智感知网络数据传输74
4.1移动机会网络75
4.1.1移动机会网络基本概念75
4.1.2移动机会网络体系结构76
4.2移动机会网络中的路由技术76
4.2.1机会路由算法评价指标76
4.2.2机会路由算法设计需求77
4.2.3机会路由算法分类77
4.3移动机会网络信息扩散模型82
4.3.1信息扩散模型概述83
4.3.2基于传染病机理的信息扩散模型84
4.3.3基于节点分布时空相关性的信息扩散模型86
4.4移动群智感知网络中机会数据收集89
4.5采用数据融合的机会数据收集91
4.5.1采用数据融合的协作机会数据收集架构92
4.5.2采用数据融合的传染路由机制95
4.5.3采用数据融合的二分喷射等待机制98
本章参考文献103
第5章移动群智感知网络的激励机制107
5.1娱乐激励108
5.1.1地理位置数据收集游戏108
5.1.2网络基础设施数据收集游戏110
5.1.3地理知识数据收集游戏111
5.2服务激励112
5.2.1直接交换形式的服务激励112
5.2.2间接交换形式的服务激励113
5.3货币激励114
5.3.1通用的货币激励型群智感知平台115
5.3.2面向货币激励的实验性研究118
5.3.3面向货币激励的博弈论方法119
5.4在线货币激励机制127
5.4.1系统模型128
5.4.2零“到达离开”间隔模型下的预算可行型在线激励机制130
5.4.3一般间隔模型下的预算可行型在线激励机制137
5.4.4仿真验证141
5.4.5节俭型在线激励机制143
本章参考文献144
第6章移动群智感知网络安全与隐私保护147
6.1安全与隐私的概念147
6.1.1安全的基本概念147
6.1.2隐私的基本概念149
6.2隐私威胁150
6.3身份隐私保护152
6.4位置隐私保护155
6.5数据隐私保护160
本章参考文献165
第7章移动群智感知网络的典型应用168
7.1城市空气质量监测168
7.1.1城市PM2.5监测169
7.1.2城市PM2.5监测系统170
7.2路边停车位统计172
7.2.1停车位探测的需求分析172
7.2.2系统架构173
7.2.3探测传感器选择173
7.2.4停车位探测算法174
7.2.5利用环境位置校正停车地图175
7.2.6系统原型部署176
7.3公交车到站时间预测177
7.3.1系统架构177
7.3.2系统设计特点178
7.3.3公交定位方法178
7.3.4公交车检测方法179
7.3.5公交路线分类179
7.3.6到达时间预测180
7.4室内定位181
7.4.1系统概述182
7.4.2关键技术分析182
7.5移动设备视频众包184
7.5.1可扩展移动端众包视频混合云架构: GigaSight185
7.5.2基于GigaSight架构实现的系统原型186
本章参考文献189
第8章物联网感知技术展望190
8.1非传感器感知190
8.2无源感知192
8.3纳米感知194
8.4智能感知网络196
8.5感知大数据200
8.6面向智慧城市的综合应用202
本章参考文献203

前沿

第 一台电子计算机诞生于20世纪40年代。到目前为
止,计算机的发展已远远超出了其创始者的想象。计算机的处理能力越来越强,应用面越来越广,应用领域也从单纯的科学计算渗透到社会生活的方方面面: 从工业、国防、医疗、教育、娱乐直至人们的日常生活,计算机的影响可谓无处不在。
计算机之所以能取得上述地位并成为全球最具活力的产业,原因在于其高速的计算能力、庞大的存储能力以及友好、灵活的用户界面。而这些新技术及其应用有赖于研究人员多年不懈的努力。学术研究是应用研究的基础,也是技术发展的动力。
自1992年起,清华大学出版社与广西科学技术出版社为促进我国计算机科学技术与产业的发展,推动计算机科技著作的出版,设立了“计算机学术著作出版基金”,并将资助出版的著作列为中国计算机学会的学术著作丛书。时至今日,本套丛书已出版学术专著近50种,产生了很好的社会影响,有的专著具有很高的学术水平,有的则奠定了一类学术研究的基础。中国计算机学会一直将学术著作的出版作为学会的一项主要工作。本届理事会将秉承这一传统,继续大力支持本套丛书的出版,鼓励科技工作者写出更多的优秀学术著作,多出好书,多出精品,为提高我国的知识创新和技术创新能力,促进计算机科学技术的发展和进步作出更大的贡献。

中国计算机学会
2002年6月14日第1章绪论〖4〗〖4〗〖3〗〖3〗〖5〗移动群智感知网络物 联网将物理世界网络化、信息化,对传统分离的物理世
界和信息空间实现互连和整合,代表未来网络的发展趋势,引领了信息产业革命的第三次浪潮。物联网相关技术近十年来引起了各国政府、学术界和工业界的极大关注,很多国家已经把物联网上升到国家科技发展战略的高度,物联网前沿理论与技术已经成为各国竞争的焦点和制高点。我们从2004年开始对物联网相关领域开展研究,感知与组网是物联网的基本能力,也是我们研究工作主要的切入点。特别是2009年以后,物联网成为国际、国内热点,感知技术发展非常迅速,出现了RFID、二维码、GPS、摄像头、传感网、智能移动终端等各种感知手段,呈现了信息感知泛在化趋势,随时随地对物理实体状态信息进行采集和获取。
然而,从大规模应用的角度,物联网在节点能力、能量获取、组网成本等方面仍然存在很多技术挑战。感知能力是节点能力的基本指标,目前物联网节点能感知物理参数、化学参数、位置信息或物体身份,但其感知能力还相当有限或者感知代价太大。能量是制约物联网节点长期使用的重要因素,目前大部分节点是有源节点,电池需要定期更换或者充电,通过环境取电的无源感知技术还不够成熟或者难以普遍应用。传统的物联网大多是针对特定区域部署的固定感知网络,造成物联网应用组网成本高、系统维护难、服务不灵活,有些网络构建的投入和获得收益相比性价比过低,物联网在真实物理环境部署的特点造成系统部件易受恶劣环境的破坏,而面向特定任务部署的网络难以支持新的物联网服务。这些问题给物联网的大范围、大规模实际应用带来了困难,阻碍了物联网的技术发展和实用化推广。
前言〖4〗〖4〗〖3〗〖3〗〖5〗移动群智感知网络近年来,出现了一种基于移动设备(手机、车载终端等)感知能力的物联网感知模式,我们称之为移动群智感知。移动群智感知通过大量普通用户使用移动感知设备作为基本感知单元,有意识参与和无意识协作相结合,实现感知任务分发与感知数据收集利用,最终完成大规模、复杂的社会感知任务。与传统的固定部署传感网的物联网感知模式相比,这种模式克服了组网成本高、系统维护难、服务不灵活的局限性,大大降低了物联网的应用成本,提高了物联网的应用效率。
作者近年来对移动群智感知网络进行了较为持续、深入的研究,经过一系列科研实践,对该领域的若干基础研究和实现技术取得了初步的研究成果。本书是作者近年来在该领域科研工作的总结,也是系统梳理移动群智感知网络基础理论和关键技术的尝试。在内容组织上,以移动群智感知网络对物联网应用的支撑为视角,全面系统地介绍移动群智感知网络的基本概念、基本原理、关键技术和典型应用。
全书内容按照数据收集、数据传输、用户激励、安全隐私、典型应用几个方面来安排。全书分为8章。第1章对移动群智感知网络的产生背景、研究现状、主要研究内容和典型应用领域进行简要介绍。第2章主要讨论移动群智感知网络数据收集问题,包括移动群智感知网络系统架构、移动终端及其感知技术、节能技术。第3章进一步讨论移动群智感知网络感知质量问题,涉及机会覆盖率、城市分辨率、地点覆盖率等度量方法,以及感知质量增强、感知数据准确性、数据质量可信性等感知质量保障技术。第4章主要讨论移动群智感知网络数据传输问题,涉及移动机会网络的路由算法、信息扩散模型、机会数据收集、采用数据融合的机会数据收集等。第5章主要介绍移动群智感知网络的激励机制,涉及娱乐激励、服务激励、货币激励、在线货币激励等多种激励方法。第6章介绍移动群智感知网络安全与隐私保护问题,涉及身份隐私保护、位置隐私保护、数据隐私保护等相关方法。第7章介绍城市空气质量监测、路边停车位统计、公交车到站时间预测、室内定位、移动设备视频众包等移动群智感知网络的典型应用系统。第8章对非传感器感知、无源感知、纳米感知、智能感知、感知大数据等物联网感知技术前沿和发展前景进行展望。
本书的完成得到了很多部门和同行的大力支持和热情帮助。
本书所涉及的研究工作获得国家自然科学基金、国家973计划等项目的持续支持,特别是作者有幸承担了国家自然科学基金委员会国家杰出青年科学基金(60925010)和2013年立项的“群智感知网络理论与关键技术”重点项目群中的一个重点项目(61332005),从而使我们对移动群智感知网络进行了较为系统和深入的研究。本书的大部分内容就是在这些项目支持下完成的,特此向国家自然科学基金和国家973计划等项目的资助表示感谢。
除了马华东和赵东两位作者之外,北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室的刘亮教授、周安福副教授、陈建伟博士、袁培燕博士等分别参与第7章、第8章、第6章、第4章等部分章节的研究内容的撰写,一些博士、硕士研究生也参与了参考资料的收集整理,在此对他们的辛勤付出表示衷心的感谢。
我们还要感谢清华大学刘云浩教授、中国科学技术大学李向阳教授、哈尔滨工业大学李建中教授、上海交通大学王新兵教授、浙江工业大学朱艺华教授、西北工业大学於志文教授等物联网领域的同行学者,与他们多次学术讨论、合作研究或随意交流,碰撞出了很多创新思想的火花,启迪了科研成果的不断形成,加深了对物联网的深入认知,这些也体现在本书的部分章节之中。新加坡南洋理工大学李默博士、清华大学杨铮博士、芬兰阿尔托大学肖煜博士阅读了本书部分初稿并提出了宝贵的修改意见,在此一并表示感谢。
感谢清华大学出版社的编辑们,近年来多次邀请我们撰写有关物联网的图书,但由于学术积累、时间因素等原因,迟迟没有动笔,一直到2018年夏天才写就此书。尤其感谢卢先和副社长、张瑞庆编审,多次见面,相谈甚欢,促成了此书的出版。在本书即将出版之际,对他们的真诚帮助表示衷心的感谢。
相关项目的研究以及本书成稿过程中,还有很多同行朋友以不同形式提供了帮助,难免挂一漏万,在此就不一一列举,敬请各位谅解。
21世纪的信息社会,物联网、云计算、大数据和人工智能等新兴信息技术竞相发展,一浪高过一浪。勇立风口浪尖上的物联网领域,创新技术和颠覆性应用不断涌现。作者试图紧跟时代前进的脚步,从移动群智感知网络的角度去理解物联网技术进步的脉络,但限于作者的学识水平和表达能力,本书有限篇幅很难完全反映这个主题的全貌,已经写入的内容也难免存在各种缺点和不足,敬请读者批评指正。

作者2018年12月于北京邮电大学

免费在线读

第5章移动群智感知网络的激励机制广泛的用户参与是保证移动群智感知应用能够达到满意的服务质量的关键因素。目前,很多移动群智感知应用利用大量志愿者参与来提供服务。然而,当用户参与一个移动群智感知任务时,会消耗他们所携带的感知设备的电池能量以及计算、存储、通信等各种资源,并且有暴露他们的位置和其他隐私信息的风险。因此,必须设计合理的激励机制对用户参与感知所付出的代价进行补偿,才能保证足够的参与用户数量,从而保证所需的应用服务质量。一般来说,用户参与移动群智感知任务的动机有三种: ①用户把参与移动群智感知任务本身当作一种娱乐活动,参与的过程是某种程度上的精神享受,与此同时能够顺便完成一些感知任务; ②用户通过参与移动群智感知任务收集到的感知数据有利于构建某种系统服务,从“人人为我,我为人人”的角度讲,用户既可以为他人提供服务,也可以使自己获得相应的服务; ③用户通过参与移动群智感知任务可以直接获得类似货币形式的报酬。相应地,移动群智感知网络中的激励机制可以分为如下三类:
(1) 娱乐激励。这种激励机制通常将感知任务转化为基于位置的移动感知游戏,使用户在参与游戏的过程中自动地利用所携带的移动感知设备采集各种所需要的感知数据。设计这种机制的关键是要保证感知游戏有足够的趣味性。
(2) 服务激励。在这种激励机制中,用户充当双重角色,既是服务的消费者,也是服务的生产者。如果某个用户想使用系统提供的某种服务,他就必须要为该系统服务提供相应的贡献。
第5章移动群智感知网络的激励机制〖4〗〖4〗〖3〗〖3〗〖5〗移动群智感知网络(3) 货币激励。这种激励机制直接给予参与感知任务的用户一定数额的货币或等同于货币的报酬(如礼品或者可以兑换礼品的积分)。
以上三种激励机制的侧重点和应用范围不同。其中,娱乐激励和服务激励统称为“非货币激励”,它们非常依赖于感知任务的类型,因而限制了应用范围,而货币激励则更多地应用于通用的移动群智感知平台,适用于多种的感知任务类型。另外,这三种激励机制也不都是独立使用,也常常需要相互结合使用。例如,很多感知游戏在给用户提供娱乐激励的同时,用户也可以通过游戏赚取积分,而积分也可以兑换礼品,这就同时给用户提供了货币激励。再比如,在一些应用系统中,用户通过参与感知任务为系统平台中的其他用户提供服务,同时也可以赚取积分。对于需要使用该系统服务的用户,可以用积分兑换服务使用权;而对于不需要使用该系统服务的用户,则可以用积分兑换礼品或直接兑换相应的货币,这种方式则是服务激励与货币激励的结合。下面分别介绍采用这三种激励机制的典型系统,以及它们的基本原理和所涉及的关键技术。
5.1娱乐激励
娱乐激励主要是通过合理的设计把移动感知任务隐含在基于位置的移动游戏中,用户在参与游戏的过程中不断移动位置,而系统在用户移动的过程中自动收集所需要的感知数据。根据所收集的数据类型,可以将娱乐激励主要分为三类: 地理位置数据收集游戏、网络基础设施数据收集游戏、地理知识数据收集游戏。不管采集哪种数据类型,其数据收集过程通常是隐含的,用户只知道是在玩游戏,并不知道或不在意这背后隐藏的其他目的。
5.1.1地理位置数据收集游戏
地理位置数据通常是基于位置的移动游戏可以收集的基本数据,根据位置精度需求,可以使用GPS、WiFi、GSM等不同的定位手段确定用户的位置信息。伴随着用户的移动轨迹,可以同时利用移动设备配置的传感器自动收集所需感知数据,例如收集某个区域的环境噪声构建噪声地图。
很多人都玩过经典的井字棋游戏(又称圈圈叉叉游戏,英文为Tic Tac Toe),游戏过程是两个游戏玩家分别选择X或O,然后在游戏棋盘上依次轮流放置X和O,谁放置的X或O能先成为一行、一列或对接线即为成功者。文献[1]将井字棋从传统棋盘拓展到人们的物理活动空间,设计了一个基于位置的井字棋游戏GeoTicTacToe,把实际游戏活动区域在手机上虚拟化成游戏棋盘显示给用户,并把活动区域分割成多个小方格,以对应传统游戏中放置棋子的格子。游戏玩家想要在对应的格子中放置棋子,则需要移动到格子对应的位置。这个游戏促使玩家在特定区域内移动,以此来收集这一区域内相关感知数据。设计该游戏的关键是要让它既有一定的难度又有一定的趣味性。如果简单地将活动区域均匀划分为传统棋盘的格子,如图51(a)所示,则该游戏就变成了赛跑,因为跑得快的玩家(使用“X”棋子的玩家)直接沿着一条直线跑肯定就赢了,这样就没有难度,也丧失了趣味性。为了增加难度和趣味性,可以使用非等距的格子,如图51(b)所示。例如,使用特定景点或地标作为格子,同时玩家每到达一个格子还需要停留一段时间,需要猜谜语或者寻找该格子所在位置的一个特定物体,然后才可以继续朝下一个目标格子移动。如图52所示,文献[1]展示了一个使用携带手机和GPS设备的自行车玩游戏的情形及对应的手机游戏界面。
图51两个基于位置的井字棋游戏版本[1]
图52基于位置的井字棋游戏GeoTicTacToe[1]
类似的用于收集地理位置数据的游戏还有文献[2]介绍的复活节彩蛋游戏,文献[3]介绍的cityPoker游戏等。设计这些游戏的一个基本原则是要激励用户尽可能频繁地移动,从而贡献大量的移动轨迹数据;另外要考虑的一个因素是要尽量平衡好游戏对玩家使用脑力推理和身体移动的需求,因为在参与过程中需要经常移动很长的距离,因此设计游戏时要减少用户之间不同速度的影响,否则在游戏中运动速度快的用户将在游戏中很快占据优势,使得游戏对速度慢的用户缺少吸引力。
5.1.2网络基础设施数据收集游戏
收集各种无线网络基础设施的信号覆盖数据,构建GSM、WiFi等无线信号覆盖地图对于无线网络运营商和使用这些无线网络的个体用户以及基于位置的服务企业都是非常有价值的。有了无线信号覆盖地图,无线网络运营商就可以有针对性地改善网络部署状况,普通用户就知道到哪个地方上网比较方便。
文献[4]为收集区域内的WiFi覆盖数据设计了基于位置的宠物喂养游戏Feeding Yoshi。游戏的主界面如图53所示,首先系统把要收集信息的区域虚拟化为相应的游戏区域,并把相应位置上开放的WiFi热点虚拟化为水果,关闭的WiFi热点虚拟化为宠物,在游戏中设置不同的宠物喜欢的5个水果。如图54的游戏界面显示了宠物需要吃的5个水果,玩家通过游戏界面的提示信息移动到水果的位置才能采摘水果。当想要把水果喂给宠物时需要移动到宠物所在的位置,然后把宠物喜欢吃的水果喂给它,从而得到相应的游戏积分。如果玩家喂给宠物的水果不是宠物所需要的水果,则不能得到积分。整个游戏过程,用户参与到游戏需要位置的移动,系统在用户移动位置的过程中可以获取更多的这一区域内的网络覆盖相关数据。
类似的用于收集网络基础设施数据的游戏还有文献[5]设计的寻宝游戏Treasure和文献[6]设计的游戏Hitchers等。这类游戏的共同点是通过一定的游戏策略激励用户在某个区域内移动,以此来得到这一区域内覆盖更广、更全的网络基础设施相关数据,同时在游戏中通常加入利用游戏积分或优惠券的方式来吸引用户参与。
图53宠物喂养游戏主界面
图54宠物所需水果的界面

5.1.3地理知识数据收集游戏
地理知识数据是指用户为某个地理位置收集的相关服务信息集合,例如地图上的兴趣点(POI)类型、餐馆评分、博物馆开放时间等。
文献[7]设计了一个用照片或文字为地理位置贴标签的游戏EyeSpy。在该游戏中,用户有两种参与方式: 一种是为某个地理位置拍摄照片并为其添加文字标注,然后分享给其他用户,如图55和图56所示;另一种是用户根据其他用户分享的数据到达其拍照的位置,并确认照片的信息。确认照片的用户和共享照片的用户都能得到相应的积分。在整个游戏的过程中会产生地理位置相关的照片和适
图55EyeSpy中对街道标识进行拍照
图56EyeSpy中对照片添加文字标注

合地理位置的标注。用户在参与过程中为了能得到更多的积分需要拍摄更容易被其他用户识别确认的照片和更加符合照片的标注,以使自己的照片拍摄的位置能更容易被用户识别和找到。整个游戏的过程类似于用照片共享和确认构建的社交网络,用户之间通过照片的共享和确认建立联系,鼓励用户的参与。EyeSpy游戏产生的数据可以辅助用户定位和导航。
类似的用于地理知识数据收集的游戏还有文献[8]设计的游戏CityExplorer,同样是用户在游戏区域内创建位置标签获得积分。这些游戏的共同点是在特定的位置产生活跃的数据,得到一些地理位置相关的服务信息。
5.2服务激励
服务激励的基本特点是,用户既是服务的消费者,也是服务的生产者。换句话说,用户之间是等价交换的关系。一般来讲,这里的等价交换可以采取两种形式: 第一种形式是用户之间直接相互交换服务,就像在货币出现之前的古代社会,张三可以用牛去直接交换李四的羊,而用户也可以在为他人提供服务的同时立刻获取他人为自己提供的服务,这种方式简单直接,也容易在实际系统中实现和大规模应用;第二种形式是用户之间间接交换服务,就像在现代商品社会,我可以用我提供的服务换取相应的积分或货币,然后再用这些积分或货币来换取别人为我提供的服务,这种形式与货币激励相似,从某种意义上可以说是借用货币激励来实现服务激励,但与纯粹的货币激励的区别在于,在服务激励中用户从系统获得的奖励是用来在该系统中获取对应的服务,而在纯粹的货币激励中用户可能只为系统提供服务,而自己本身不需要服务,但是用户所获得的奖励是真实的货币,可以在该系统之外使用。
5.2.1直接交换形式的服务激励
下面具体介绍一个采用直接交换形式服务激励的移动群智感知应用系统——商品比价系统LiveCompare[9]。人们买东西总喜欢货比三家。对于线上售卖的商品,人们很容易从各个电子商务网站获取价格,或者直接从专门的比价网站进行价格对比。然而,对于线下的商场、超市、杂货铺等场所售卖的各类商品,获取全面的价格信息则有一定的难度。虽然在中国有非常流行的手机App“我查查”可以提供很多线下商品的比价信息,但是该应用需要线下商家配合并雇佣专人负责使用专业设备进行信息采集。如果采用移动群智感知模式,使普通用户利用自己的智能手机采集商品价格信息,则很容易扩大信息采集的范围,并且不需要商家配合,还能降低信息采集成本。然而,如何激励用户以十分便捷的方式参与信息收集是面临的一大挑战。为此,Linda等人设计了LiveCompare系统。在该系统中,如果用户想要获取某个商品的比价信息,首先需要对该商品进行拍照,拍照内容一般包括该商品的识别条码和价格信息,如图57所示,然后将照片上传到系统,系统会自动识别照片中的商品信息并为用户提供该商品在其他售卖场所的价格。因此,在LiveCompare系统中,用户想要获取商品的比价服务,首先要自己提供该商品的价格信息来交换获得服务。
图57对商品条码和价签进行拍照
类似的应用系统还有DietSense[10],在该系统中用户可以对他们某顿饭中享用的美食进行拍照并在社区中分享,系统会分析用户的饮食习惯并与其他用户进行对比。从这类应用可以看出两个特点: ①用户获取的服务和所提供的服务具有直接相关性; ②用户所提供的服务和获取的服务在时间上是前后紧密相连的。简单地讲,就是用户每次需要服务之前,需要自己先提供一次服务,然后就立刻可以获得对应的服务。
5.2.2间接交换形式的服务激励
虽然直接交换形式的服务激励简单直接,但很多应用并不满足这样的特点。例如,基于移动群智感知模式,人们可以共享关于公交车到达时间或健身房有没有空余场地的信息,对于这样的应用,某个用户共享的信息可能是上午8点公交车到达某个站点,或者上午9点健身房有空余场地,但该用户可能在下午6点需要知道公交车正到达哪个站点,或者晚上8点健身房有没有空余场地,也就是说,用户获取的服务和所提供的服务之间没有直接关联,在时间上也不是紧密相连。对于这类应用,则需要使用间接交换形式的服务激励,通常引入积分制的策略。
下面具体介绍一种应用于停车位信息共享的服务激励及平台TruCentive[11]。TruCentive的核心功能是收集停车位信息,为可用停车位信息提供者和信息消费者“交换”信息提供一个平台。该平台利用系统积分的形式作为激励,向平台提供可用信息可以得到积分,想要获取平台提供的信息需要消耗积分,整个系统以积分作为媒介,利用服务激励的方式鼓励用户的参与。整个系统积分的获取和消耗如图58所示,信息提供者向平台提供一个可用停车位的信息可以获取D个积分;信息消费者需要花费N个积分来购买一个可用的停车位信息,基于该信息停车后,可以向服务器反馈停车位信息的真伪;如果停车位信息被反馈是真实的,则信息提供者还可以再获得X个积分的奖励,否则将返还R个积分给信息消费者作为补偿。为了保证信息提供者提供真实的停车位信息,文献[11]加入了一个博弈论方案,确保用户向系统提供真实信息的情况下收益最大,同时使提供一个停车位信息获得的收益大于购买停车位信息的花费,保证信息的提供者有利可图。
图58TruCentive平台中停车位信息的交易流程
从TruCentive平台的激励机制可以看出,这种间接交换形式的服务激励不需要用户提供服务和获取服务的时间紧密相连,因此在一定程度上比直接交换形式更加灵活。
5.3货币激励
在收集感知数据时可参与移动群智感知任务的用户付费,是一种最直观的激励方式。从本质上讲,就是将这些感知数据当作自由市场中可以买卖的商品。任何想要赚钱的用户都可以将他收集到的感知数据卖给某个感知任务的发布者。在本节中,首先介绍一些通用的货币激励型群智感知平台,它们已经积累了大量的用户,可以完成各种各样的任务,为(各种)企业和研究机构等提供数据收集服务。但是,目前这些平台使用的激励机制相对比较单一,不够灵活多样。为此,学者们进行了更为深入的研究,既包括一些实验性研究,也包括相关基础理论体系的建立,以及适用于不同应用场景、满足不同目标、更复杂多样的激励机制的设计和论证。本节将对相关研究成果进行概述,并对几种典型的激励机制进行详细介绍。
5.3.1通用的货币激励型群智感知平台
如前所述,移动群智感知本质上是“移动感知”与“众包”的结合,它将“众包”应用从传统互联网扩展到移动互联网(或者说物联网),从以PC的Web端应用为依托扩展到以手机上的APP为依托,使感知任务可以随时随地被完成,从而发挥更大的价值。然而,货币激励不管是对传统的众包应用,还是对移动群智感知应用都是至关重要的。我们知道,“众包”一词是《连线》(Wired)杂志记者Jeff Howe于2006年发明的一个专业术语。然而,早在2005年底,网络中就首次出现了通用的货币激励型众包平台——Amazon Mechanical Turk(简称AMT,http://aws.amazon.com/mturk/),随后国内外各种众包平台如雨后春笋般涌现出来。例如,CloudCrowd(http://www.cloudcrowd.com/) 是一个提供各种任务的工作平台,使用者仅需通过Facebook账号参与并完成指定的工作即可赚取微薄的报酬;CrowdFlower(http://crowdflower.com/)也是一个类似的平台,通过特殊的评价机制管理使用者的工作质量;而InnoCentive(https://www.innocentive.com/)使科学研究者或企业家可以在网站平台上针对研究或开发新产品过程中遇到的问题寻求解决办法,并让发问者通过匿名的方式将问题众包给各地的精英们并提供报酬。国内比较著名的众包平台包括任务中国(http://www.taskcn.com/)、猪八戒网(http://www.zbj.com/)等,基本上是在2006年同时推向市场的,它们将用户划分为雇主和工作者两种: 雇主指有需求等待实现的人群,发布的任务需求有创意设计、营销推广、程序开发、文案写作、商务服务、装修服务、生活服务、配音影视服务等各种类型;工作者指为雇主解决需求的人群,可以是自由职业者、工作室或中小企业等,通常将这类人群形象地称为“威客”,对应的英文词是Witkey,也是The key of wisdom的缩写,泛指那些通过互联网把自己的智慧、知识、能力、经验转换成实际收益的人,他们在互联网上通过解决科学、技术、工作、生活、学习中的问题,从而让知识、智慧、经验、技能体现经济价值。
移动群智感知任务与传统的众包任务有许多相似之处,但一个重要的区别在于移动群智感知任务通常是用户在正常活动时利用所携带的移动设备来完成,因而与用户的位置或移动路径有密切关系,也可看作是 “基于位置的众包”。近年来,在货币激励型的众包平台产生之后,随着智能手机的快速普及,通用的货币激励型群智感知平台也迅速出现,帮助众多企业和研究机构随时随地完成各种任务。例如,微软公司Bing地图就和移动群智感知平台Gigwalk(www.gigwalk.com)达成合作,在美国3500个城市发布超过10万个关于实地拍摄的需求,这些收集来的数据最后整合到Bing地图中;移动群智感知平台Jana则与宝洁(P&;G)、 联合利华(Unilever)、达能(Danone)、微软(Microsoft)等多家商业公司达成合作,为它们提供线下的商品调查和商品推广等服务。国内比较著名的移动群智感知平台包括微差事(http://www.weichaishi.com/)、拍拍赚(http://www.ppznet.com/)等。
下面首先介绍最早的、也是目前国际上最广泛使用的众包平台之一——AMT,然后介绍目前国内最广泛使用的移动群智感知平台之一——“微差事”。
1. 众包平台: Amazon Mechanical Turk(AMT)
Amazon Mechanical Turk翻译成中文,叫做“亚马逊土耳其机器人”,是由美国亚马逊公司提供的一个众包平台网站以及对应的Web服务应用程序接口(API),开发商通过它可以调用那些计算机很难完成但普通人类的“人工智能”却能很容易执行的任务。“土耳其机器人(Mechanical Turk)”这个名字是从18世纪的一个国际象棋游戏机器人得来的,这个机器人在欧洲进行展览,并与拿破仑和本·富兰克林等名人比赛下象棋。每场演出之前,观众都可以检查土耳其机器人,以查看它的许多齿轮和杠杆。然而,实际上在机器人中有一个真人躲在一个秘密隔间中,是他在操纵机器人玩象棋。亚马逊公司选择“土耳其机器人”这个名字来命名它们的网络服务,是因为人类的智慧隐藏在最终用户,这样服务看起来就像是自动进行的。
AMT的主要运作方式是让任务请求者(在AMT中称为Requester)将需要通过人类智能完成的复杂任务切分成细小琐碎的工作,并在AMT上设计相关网页,通过AMT提供的指令工具将工作以任务(在AMT中称为Human Intelligent Task,简称HIT)的形式公开发布到众包平台,平台将任务发送给任务执行者(在ATM中称为Turker),完成任务后,服务器将结果再传给任务请求者。亚马逊通过收取任务报酬的百分之十来获利。此外,任务请求者可针对任务需求设定限制条件(如任务执行者的国别、过去参与任务所获得的评价等),而任务执行者则可依据任务请求者提供的薪酬、自身的能力和兴趣,以及参与任务的限定条件来选择适合自己的任务,同时必须在规定的时间内完成任务。待任务被任务执行者完成后,任务请求者便能依据任务执行者的完成结果决定是否支付报酬。
对于任务请求者而言,AMT是一个可以帮助节省时间和金钱成本来完成任务需求的平台,而对于任务执行者来说,AMT不仅是一个闲暇时消磨时间的好去处,更可以成为增加生活收入的来源之一。AMT 平台上每件工作的报酬(大约)为一美分至十美分不等,任务需求五花八门,大致可分为以下三类。
(1) 协助企业或研究人员进行数据或资料收集。例如,参与网络问卷调查、线上测试、帮助电子购物平台进行产品分类等。这类任务通常需要大量的任务执行者参与,任务相对容易但报酬也相对较低。
(2) 提出设计方案或是完成某些需要特定知识背景的任务。例如,写一篇关于自身消费习惯的文章,或是为企业设计新产品的外观或广告词等。这类任务相对耗时且需要花费精力,要求参与者必须具备某种专业技能或特长,因而门槛相对

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