Blockchain and Deep Reinforcement Learning Empowered Spatial Crowdsourcing in Software-Defined Internet of Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Owing to its benefits such as flexibility, scalability, and interoperability, Software-Defined Networking (SDN) has been incorporated into Internet of Vehicles (IoV) to cope with the increasing demands of vehicular applications. The integration of SDN and IoV, namely SDN-IoV, can enrich many new applications for intelligent transportation such as traffic monitoring, smart navigation, and self-driving. The spatial crowdsourcing technology has been adopted as an effective data collection and processing method that is the premise of various SDN-IoV applications. However, as huge amounts of data are generated in spatial crowdsourcing services, the data privacy and security has become a key challenge for SDN-IoV. To overcome abovementioned challenge, a Deep Reinforcement Learning (DRL) and Blockchain empowered Spatial Crowdsourcing System (DB-SCS) is proposed. In DB-SCS, we design an improved multi-blockchain structure and a blockchain-based hierarchical task management method, which divide the spatial tasks into different categories according to the privacy requirements and the areas of the task and then decompose different categories of tasks and task receivers into sub-blockchains. While guaranteeing the data privacy, DB-SCS can also enhance the spatial crowdsourcing performance by using the proposed DRL-based management strategy to dynamically select the consensus algorithm, block size, and block generation rule. Extensive simulation experiments demonstrate that the DB-SCS can obtain high throughput, low overhead, and data privacy under various SDN-IoV scenarios.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».