区域敏感的群智感知隐私保护任务分配机制OA北大核心CSTPCD
A privacy-preserving region-sensitive crowdsensing task allocation mechanism
为解决现有移动群智感知任务分配机制对地理区域不敏感造成的效率与隐私问题,设计了一种基于区域热度的任务分配机制(HTPM).该机制通过对历史数据的分析实现任务个性化发布,提高工作者申请成功率,减少位置隐私暴露次数.首先,基于Geohash算法的自适应网格划分算法(G-AGM)通过对历史数据分析完成对任务区域的划分;其次,HTPM依据划分结果赋予任务位置相对应的任务匹配前缀,并根据招聘结束时间动态更新任务匹配前缀完成任务发布;最后,使用概率代价最小胜…查看全部>>
To address the efficiency and privacy issues caused by the geographical insensitivity of ex-isting mobile crowdsensing task allocation mechanisms,a task allocation mechanism based on regional heat(HTPM)is designed.This mechanism realizes personalized task publishing through the analysis of historical data,improving the success rate of worker applications and reducing the number of location privacy exposures.Firstly,an adaptive grid partitioning algorithm bas…查看全部>>
王永军;刘瀚阳;王辉;申自浩;刘琨;刘沛骞
河南理工大学计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000河南理工大学计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000河南理工大学软件学院,河南 焦作 454000河南理工大学计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000河南理工大学软件学院,河南 焦作 454000河南理工大学软件学院,河南 焦作 454000
计算机与自动化
移动群智感知任务分配位置隐私保护差分隐私Geohash
mobile crowdsensingtask assignmentlocation privacy protectiondifferential privacyGeohash
《计算机工程与科学》 2024 (8)
1414-1424,11
国家自然科学基金(61300216)河南省高等学校重点科研项目(23A520033)河南理工大学博士基金(B2020-32,B2022-16)
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