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Enregistrement W3000443447 · doi:10.1109/jiot.2020.2964657

An Online Incentive Mechanism for Crowdsensing With Random Task Arrivals

2020· article· en· W3000443447 sur OpenAlex
Gang Li, Jun Cai

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Crowdsensing and Crowdsourcing
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésComputer scienceCrowdsensingTask (project management)IncentiveOnline algorithmMechanism designMechanism (biology)Scheme (mathematics)Focus (optics)Order (exchange)Competitive analysisReverse auctionTask analysisCommon value auctionComputer securityUpper and lower boundsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, an online truthful mechanism is designed for mobile crowdsensing systems. Traditionally, the scenario where participants arrived at the platform in an online manner has been widely discussed in existing works. On the contrary, we focus on random task arrival case to design an online truthful mechanism by jointly considering the cost budget and the requirement of sensed data of each participant. Specifically, when the task arrives, the platform must make decisions in a sequence to select a specific number of participants to obtain a better competitive ratio (CR). To address this issue, an online strategy-proof incentive mechanism is designed to minimize the social cost of the whole system and achieve truthfulness by applying the auction framework. Moreover, in order to further improve the CR of the online algorithm, a more efficient online scheme is proposed if more information on the participants is available at the platform. Theoretical and simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed online truthful mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle