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Enregistrement W4210281511 · doi:10.1109/jiot.2022.3147840

Information Dissemination With Service-Oriented Incentive Mechanism in Industrial Internet of Things

2022· article· en· W4210281511 sur OpenAlexaff
Yangfanyu Yang, Kefei Cheng, Yu Wu, Xiaokang Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésIncentiveComputer scienceThe InternetService (business)Information DisseminationDisseminationInformation systemDistributed computingKnowledge managementRisk analysis (engineering)Computer securityWorld Wide WebBusinessTelecommunicationsEngineeringMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the essential paradigms of Industrial 4.0, the Industrial Internet of Things (IIoT) challenges existing data management and information services by supporting computational-intensive applications, in which devices share and receive information through interactions under resource constraints. When there exist diverse service requirements of IIoT applications, information dissemination will be more likely driven by service-oriented incentives. In this article, a novel information dissemination process with the service-oriented incentive mechanism is analyzed and modeled in IIoT, which depicts the dynamical evolution of IIoT devices’ interactions. In particular, the characteristics of service-oriented activating and dissemination degenerating are considered due to the unique capability of IIoT devices. Extensive theoretical and simulation results verify the dynamical behaviors of information dissemination, including the propagation threshold, equilibrium, and stability. In addition, comparative simulations have demonstrated the service-oriented incentive mechanism further expands information diffusion by driving the participation of IIoT devices.

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 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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