一种安全高效的去中心化移动群智感知激励模型

针对现有群智感知激励模型因依赖中央机构而存在的信任安全隐患问题和如何高效地完成感知任务问题,提出一种安全高效的去中心化群智感知激励模型。该模型利用区块链技术实现去中心化的用户管理,通过参与者控制智能合约PCSC和任务控制智能合约TCSC,完成任务发布者、参与者和矿工之间的交互和链上交易,实现任务发布、参与者优选和数据质量评估及报酬支付。在参与者优选环节,提出基于BP神经网络的“任务-参与者集合”匹配策略,即分别利用历史数据中参与者的时间和位置属性,找出最适合当前任务的参与者集合,并采用“对胜出者给予报酬、信誉双激励,对愿意参加的非胜出者给予信誉补偿,对适合当前任务而连续不参与者给予信誉惩罚”的自适应信誉更新机制。安全性分析和在国际公开基准数据集Brightkite上对所提模型在任务完成率、感知数据质量、参与者收益及用户参与度方面的高效性测试结果以及在区块链上用Solidity语言对PCSC和TCSC合约的有效性测试结果,均表明所提模型是一种安全高效的去中心化群智感知激励模型。