面向群智感知的网络市场机制设计原理研究与实现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672353
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Crowdsensing is playing a more and more significantrole in people’s daily life. A number of interesting and promising applications of crowdsensing have appeared, including Boston Marathon bombings case detection, environmental pollution monitoring, indoor localization, travel route planning, bus time forecasting, and parking slot sensing. As a new paradigm of business model on mobile Internet, crowdsensing needs the support from algorithmic network mechanism design in order to obtain sustainable development. A properly designed mechanism for crowdsensing should stimulate the users with enough incentives to participate in the process of data sensing,while providinghigh-quality serviceswith reasonable charges.In this project, we will investigate fundamental principles and critical techniquesfor crowdsensing, by studying three important problems, including pricing mechanisms for sensing data query, rewarding mechanisms for multi-modal information collection, and privacy preservation of the users’ sensitive information. We will also develop a prototype system for crowdsensing to evaluate our proposed approaches, and find practical problems to feed our research. The objective of this project is to achieve a whole set of fundamental principles and practical techniques for the network-based crowdsensing market.
群智感知在人们的日常生产和生活中发挥的作用越来越显著,从波士顿马拉松赛爆炸案快速侦破到环境污染监控,从室内定位到出行路线规划,从公交车到站预测到停车位发现,无一不体现出群智感知的魅力和发展潜力。群智感知作为一种新型移动互联网应用和商业模式,要想得到持续性发展,需要配合有机的网络市场机制,让用户在为他人提供服务时能够取得实际收益,用合理的支出获得优质的服务,实现“人人为我,我为人人”的良性循环。在本项目中,我们将以“开源—节流—保护—实证”为主线,围绕感知信息查询定价机制、多模态信息感知酬劳机制、隐私保护群智感知机制,研究群智感知网络市场机制设计的基础原理和核心技术,并研制验证性原型系统,通过理论与实践的紧密结合,形成一套实用的群智感知网络市场机制理论与技术。

结项摘要

群智感知在人们的日常生产和生活中发挥的作用越来越显著,从波士顿马拉松赛爆炸案快速侦破到环境污染监控,从室内定位到出行路线规划,从公交车到站预测到停车位发现,无一不体现出群智感知的魅力和发展潜力。群智感知作为一种新型移动互联网应用和商业模式,要想得到持续性发展,需要配合有机的网络市场机制,让用户在为他人提供服务时能够取得实际收益,用合理的支出获得优质的服务,实现“人人为我,我为人人”的良性循环。在本项目中,我们以“开源—节流—保护—实证”为主线,围绕感知信息查询定价机制、多模态信息感知酬劳机制、隐私保护群智感知机制,研究了群智感知网络市场机制设计的基础原理和核心技术,研制了验证性原型系统,通过理论与实践的紧密结合,形成了一套实用的群智感知网络市场机制理论与技术。.在本项目支持下,我们取得了三项主要研究成果:1)设计了时空感知数据的定价方法,通过高斯统计模型对数据质量和相关性进行建模,将统计信息模型作为信息商品进行售卖,通过设定不同的模型精度来实现信息商品的版本控制,再在线学习信息商品的市场价值分布,指导数据定价以获得近优收益。2)提出基于最大似然估计法的数据质量衡量方法,并有机结合经典信息不确定性规避理论度量每份收集到数据的实际效用,从而优化调度移动设备进行高质量数据采集,再通过基于夏普利值的方法搭建数据质量和数据采集者所获酬劳间的桥梁。3)基于BGN全同态密码系统,设计出了可同时实现数据真实性验证和私密保护的数据服务机制,并进一步结合组签名技术实现批量结果验证,从而提高了真实性验证的效率。.围绕以上研究成果,在重要的国际学术刊物和会议上发表高质量论文27篇,其中CCF A类期刊和会议论文15篇,B类12篇,专利授权4项,申请5项。成果应用到淘宝(中国)软件有限公司、数据堂(北京)科技股份有限公司。.

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(16)
专利数量(8)
Selecting Most Informative Crowdsensing Contributors with Unknown Costs
以未知成本选择信息最丰富的群体感知贡献者
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨朔;吴帆;陈贵海
  • 通讯作者:
    陈贵海
Approximation Algorithms for Sweep Coverage Problem With Multiple Mobile Sensors
多个移动传感器扫描覆盖问题的近似算法
  • DOI:
    10.1109/tnet.2018.2815630
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gao Xiaofeng;Fan Jiahao;Wu Fan;Chen Guihai
  • 通讯作者:
    Chen Guihai
Data Quality Guided Incentive Mechanism Design for Crowdsensing
数据质量引导的众智激​​励机制设计
  • DOI:
    10.1109/tmc.2017.2714668
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Peng Dan;Wu Fan;Chen Guihai
  • 通讯作者:
    Chen Guihai
A Budget Feasible Incentive Mechanism for Weighted Coverage Maximization in Mobile Crowdsensing
移动群智感知中加权覆盖最大化的预算可行激励机制
  • DOI:
    10.1109/tmc.2016.2632721
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Ieee Transactions ON Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Zheng Zhenzhe;Wu Fan;Gao Xiaofeng;Zhu Hongzi;Tang Shaojie;Chen Guihai
  • 通讯作者:
    Chen Guihai
Pricing and allocation algorithm designs in dynamic ridesharing system
动态乘车共享系统中的定价和分配算法设计
  • DOI:
    10.1016/j.tcs.2019.05.045
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Theoretical Computer Science
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Zhang Chaoli;Xie Jiapeng;Wu Fan;Gao Xiaofeng;Chen Guihai
  • 通讯作者:
    Chen Guihai

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其他文献

SAMP8鼠背海马synaptotagminⅣ的年龄效应与分布
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈贵海
中老年CD-1 小鼠海马Staufen 蛋白含量改变 及其与认知功能减退的相关性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈贵海
中年 CD-1 小鼠情景样记忆能力下降
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    安徽农业大学学报
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    --
  • 作者:
    何 燕;王 芳;陶 飞;杨启纲;陈贵海;陈勇平
  • 通讯作者:
    陈勇平
低占空比无线传感器网络中的动态数据传输协议
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    段轶;吴小兵;陈贵海
  • 通讯作者:
    陈贵海
低占空比传感网中面向自适应性能需求的高效广播调度算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐力杰;杨庚;徐佳;王磊;陈贵海
  • 通讯作者:
    陈贵海

其他文献

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陈贵海的其他基金

面向移动网络开放环境的联邦强化学习
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    面上项目

相似国自然基金

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  • 项目类别:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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