基于位置预测的自适应任务分发方法、装置及相关组件

    公开(公告)号:CN110059770B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN201910361637.6

    申请日:2019-04-30

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于位置预测的自适应任务分发方法,应用于群智感知,该方法确定各设定的任务执行区域的中心用户,通过对感知用户执行任务的历史轨迹来挖掘用户之间的关联关系,把移动行为特征相似的用户形成一个类簇,这一类用户理论上拥有高度相似的移动倾向,针对与当前任务关联度高的用户基于Markov位置预测方法进行位置预测,对预测位置与当前任务执行位置关联度高的用户进行任务分发,避免了分发的执行用户无法满足任务的完成条件情况,提高了任务分发的效率以及任务执行效率,同时也提升了数据采集的准确度。本申请还公开了一种基于位置预测的自适应任务分发装置、设备及一种可读存储介质,具有上述有益效果。

    基于数据扰动的隐私保护方法、装置及相关组件

    公开(公告)号:CN110087237B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN201910362769.0

    申请日:2019-04-30

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于数据扰动的隐私保护方法,应用于群智感知,在移动终端采集得到感知数据后,依据聚合噪声消除原理对所述感知数据进行加密脱敏,依据聚合噪声消除原理进行噪声添加可以隐藏感知数据中的隐私信息,同时在后续聚合后为隐藏隐私信息添加的噪声经过聚合消除,而聚合后的数据中隐私数据也经过聚合,无法分辨各用户的隐私信息,对解密脱敏后得到的感知密文进行签名,并将所述签名数据以及所述感知密文发送至服务器云,请求端接收到的数据为经过脱敏处理后的精确聚合数据,提升了分析过程的准确性,同时保证了用户的隐私性不受侵犯。本申请还公开了一种基于数据扰动的隐私保护装置、设备、系统及一种可读存储介质,具有上述有益效果。

    基于数据扰动的隐私保护方法、装置及相关组件

    公开(公告)号:CN110087237A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910362769.0

    申请日:2019-04-30

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于数据扰动的隐私保护方法,应用于群智感知,在移动终端采集得到感知数据后,依据聚合噪声消除原理对所述感知数据进行加密脱敏,依据聚合噪声消除原理进行噪声添加可以隐藏感知数据中的隐私信息,同时在后续聚合后为隐藏隐私信息添加的噪声经过聚合消除,而聚合后的数据中隐私数据也经过聚合,无法分辨各用户的隐私信息,对解密脱敏后得到的感知密文进行签名,并将所述签名数据以及所述感知密文发送至服务器云,请求端接收到的数据为经过脱敏处理后的精确聚合数据,提升了分析过程的准确性,同时保证了用户的隐私性不受侵犯。本申请还公开了一种基于数据扰动的隐私保护装置、设备、系统及一种可读存储介质,具有上述有益效果。

    一种群智感知任务的派发方法及装置

    公开(公告)号:CN109634725B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN201811511491.0

    申请日:2018-12-11

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本发明公开了一种群智感知任务的派发方法,该方法首先确定与目标区域存在重叠区域的对象区域,当重叠区域在目标任务对应的目标区域中的第一权重值大于预设的第一阈值时,表明目标任务和对象任务存在一定的关联关系;那么进一步判断位于重叠区域且执行对象任务的用户在对象区域内的用户的第二权重值,是否大于预设的第二阈值,当大于时,将目标任务派发给目标区域以及对象区域,让这两个区域内的用户均执行目标任务,从而可以扩大目标任务的覆盖范围和用户群体,提高目标任务的完成率。相应地,本发明公开的一种群智感知任务的派发装置、设备及可读存储介质,也同样具有上述技术效果。

    基于位置预测的自适应任务分发方法、装置及相关组件

    公开(公告)号:CN110059770A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910361637.6

    申请日:2019-04-30

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于位置预测的自适应任务分发方法,应用于群智感知,该方法确定各设定的任务执行区域的中心用户,通过对感知用户执行任务的历史轨迹来挖掘用户之间的关联关系,把移动行为特征相似的用户形成一个类簇,这一类用户理论上拥有高度相似的移动倾向,针对与当前任务关联度高的用户基于Markov位置预测方法进行位置预测,对预测位置与当前任务执行位置关联度高的用户进行任务分发,避免了分发的执行用户无法满足任务的完成条件情况,提高了任务分发的效率以及任务执行效率,同时也提升了数据采集的准确度。本申请还公开了一种基于位置预测的自适应任务分发装置、设备及一种可读存储介质,具有上述有益效果。

    一种群智感知任务的派发方法及装置

    公开(公告)号:CN109634725A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811511491.0

    申请日:2018-12-11

    Applicant: 苏州大学

    CPC classification number: G06F9/466 G06F9/542

    Abstract: 本发明公开了一种群智感知任务的派发方法,该方法首先确定与目标区域存在重叠区域的对象区域,当重叠区域在目标任务对应的目标区域中的第一权重值大于预设的第一阈值时,表明目标任务和对象任务存在一定的关联关系;那么进一步判断位于重叠区域且执行对象任务的用户在对象区域内的用户的第二权重值,是否大于预设的第二阈值,当大于时,将目标任务派发给目标区域以及对象区域,让这两个区域内的用户均执行目标任务,从而可以扩大目标任务的覆盖范围和用户群体,提高目标任务的完成率。相应地,本发明公开的一种群智感知任务的派发装置、设备及可读存储介质,也同样具有上述技术效果。

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