摘要
本发明公开了一种基于信任机制的高质量群智数据获取激励方法,旨在解决群智感知网络中因恶意参与者导致的数据质量参差不齐的问题。该方法通过引入信任机制和数据质量激励机制,有效提升了群智感知网络的数据质量,增强了系统的可靠性和实用性。该方法的核心在于动态评估参与者的可信度,并根据其数据质量进行相应的激励。通过信任机制,本发明能够识别并筛选出可信工人,同时通过数据质量激励机制,鼓励工人提交高质量数据。这种方法不仅能够有效应对恶意工人干扰,还能显著提升数据的准确性和稳定性,从而在满足不同应用场景需求的同时,实现了数据质量、覆盖率和成本控制的平衡优化。
技术关键词
报酬
群智数据
激励方法
群智感知网络
平台
加权损失函数
机制
报告
路程
指标
代表
视角
覆盖率
因子
算法
效应
核心
偏差
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