基于群智計算的移動服務智能推薦算法研究

梁艷 胡先智 楊倩

摘要：隨著網路技術的飛速發展，擁有智能移動設備的人越來越多，用戶可以通過移動設備進行近距離的通信通話，進行資源分享，而這些用戶就可以組成網絡智慧群體，協同完成各種計算任務。而本文要研究的就是這種基于移動社交網絡而進行的群智計算，不同于以往單一的計算模式，群智計算可以通過協同完成大規模的，復雜的計算任務，可以通過智能移動設備所具備的計算，感知，儲存能力滿足用戶基本需求。文章研究了基于群智計算技術所獲取數據的基礎上分析用戶的興趣行為而提出的一種基于最優用戶組的群智計算任務分配算法。

關鍵詞：群智計算;移動社交網絡;分配算法

中圖分類號：TP311? ?文獻標識碼：A? 文章編號：1007-9416（2020）04-0000-00

1群智計算的理論基礎

1.1群智計算的起源

群智計算的提出要從眾包和群智感知說起，“眾包”是一種分配解決問題的方式，將一個難度較大的問題分為不同的小問題并分配到多個用戶再通過人類的知識儲備和移動網絡資源解決問題。而群智感知就是將擁有智能設備的用戶看做獨立的感知源，再讓他們共同協作完成大規模的難度系數高的任務。而群智計算就是眾包系統和群智感知系統的統稱[1]。

1.2群智計算的應用

如今市面上有很多眾包，群智感知平臺，而以下幾個比較集中且對用戶日常生活幫助較大。

（1） 環境質量檢測。用戶可以通過智能移動設備對環境質量進行檢測，獲得想要的信息。可以檢測環境污染程度，檢測環境噪音，以及得到不同地域的水質，垃圾堆積數量等信息。（2）交通信息獲取。因為用戶會配備各種移動設備而群智計算系統會根據設備對路況進行實時監控，為用戶提供最優的路線，并且實時匯報路況，以及行程時間，提供省時綠色的出行方案。（3）城市管理規劃。可以利用群智計算對城市設施進行監控，全面了解設施狀況，方便管理人員設計更好的規劃方案，也方便了用戶更好的選址，比如就近的可用停車位、減速帶位置、路面狀況等。（4）公共安全防護。可以利用群智計算對重要場合進行拍照，監控，以便于在特殊情況下提供有力證據，也方便人們了解突發事件，及時采取應對措施。（5）優化社交服務。可以通過群智計算得知用戶的信息和習慣，了解用戶的興趣愛好，自身情況，為其提供更好的社交服務，比如記錄日常的運動情況，單車騎行的距離等信息[2]。

以上幾點在生活中應用較多，但是群智計算還在其他很多方面為用戶提供了便捷，群智計算在未來一定會有更大的發展空間。

2群智計算體統的結構

一般群智計算系統會由用戶和平臺組成，用戶通過移動設備作為感知源，完成感知任務，而平臺則是有很多的服務器組成，分別負責任務發布，信息收集，數據存儲等。而群智計算的工作流程可以大致分為五個步驟：（1）平臺發布分配好的任務信息，通過一些機制吸引用戶。（2）平臺和用戶建立聯系，用戶了解任務所需要求，并按要求執行感知任務。（3）任務完成后信息將反饋到平臺，在保護用戶隱私的前提下進行信息交互。（4）平臺對獲得的信息進行分析和處理，用戶再得到自己想要的信息。（5）平臺對用戶進行評估，并儲備交易記錄。

3群智計算的算法推薦研究

3.1基于差分隱私保護的群智計算任務分配算法

差分隱私保護是對用戶隱私進行可靠的，可度量的方法。因為一般的群智計算會把眾包平臺作為中央，來分配一系列任務，比如招募用戶、任務分配、數據采集等，所以在這一類的交互過程中，會涉及到用戶的很多個人信息，所以這時平臺需要對用戶的個人信息進行保護，但是不是每個平臺都是可信的，所以用戶的隱私還是有很大的泄露風險，而這是就需要采取第三方保護即差分隱私保護法，在原有數據的基礎上隨機添加干擾個人信息的數據，保護原有數據中的敏感數據，能夠有效的防止用戶信息的泄露，用戶信息通過差分隱私保護機制的處理后，提供安全的數據信息。

3.2移動社交網絡中基于相遇預測的群智計算任務分配算法

通過移動社交網絡的群智計算將任務進行分配，采取多個用戶隨機游走的方式，讓任務請求者與用戶頻繁相遇，將所獲取的數據通過近距離通信的方式傳回。提出任務請求者與用戶相遇的并行模型，還要通過對用戶的任務完成情況分析用戶的能力差異，設計并改進最小化獨立任務的平均反饋時間和最小化依賴型任務的最長反饋時間的在線任務分配算法。改進后的模式能更好的完成復雜的任務，使得工作效率提高，這種任務分配算法在群智計算中有很高的實用價值。

3.3基于最優用戶組的群智計算任務分配算法

例如檢測城市噪音，而這個檢測量很大，靠單獨用戶很難應對，特別是當一些區域離用戶較遠是，更是難以檢測，所以這個時候就可以通過移動設備聯系其他移動用戶來協作完成任務，此時，該用戶就可以根據噪音檢測的實際需求將任務劃分為小區域噪音檢測，然后其他用戶根據方便進行自己選擇的任務，最終將各個數據傳回檢測所，對數據進行分析，而用戶也得到相應的報酬。其他類似的場景也是，采用最優方案進行數據采集，再利用網絡將數據傳回，最終得到想要得到的結果。

4總結與展望

隨著網絡技術的飛速發展，科學技術的不斷進步，移動設備功能也變得更多，更普及，而群智計算利用移動設備解決問題的方式也變成了研究熱點，眾包系統通過分配式的任務發布，而群智感知利用用戶移動設備作為感應源而完成特定的感知任務，而用戶也在完成任務后獲得一定的報酬，而本文在群智計算技術所獲取數據的基礎上了解到用戶偏好并推薦群智計算的任務分配算法，并且在用戶與平臺的交互過程中隱私也能得到很好的保護，雖然目前因為技術有限，群智計算模式也有一些需要改進的地方，但是隨著科學水平的提高，以及人們的不斷努力，群智計算一定會得到更好的推廣和利用。

參考文獻