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為在群智感知系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)有效的用戶激勵(lì)，提岀基于顯性與隱性時(shí)空關(guān)聯(lián)的兩種用戶激勵(lì)算法。將顯性時(shí)空關(guān)聯(lián)的用戶激勵(lì)問題轉(zhuǎn)化為集合覆蓋問題并利用貪心算法對(duì)其進(jìn)行求解，同時(shí)結(jié)合顯性時(shí)空關(guān)聯(lián)算法和馬爾科夫模型求解隱性時(shí)空關(guān)聯(lián)的用戶激勵(lì)問題。在仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)最小化花費(fèi)算法、最大化覆蓋算法和最小化花費(fèi)覆蓋數(shù)比值算法相比，顯性時(shí)空關(guān)聯(lián)算法和隱性時(shí)空關(guān)聯(lián)算法有效解決了感知任務(wù)完成率低且花費(fèi)高的問題，能在實(shí)現(xiàn)用戶激勵(lì)的情況下最大化社會(huì)收益。
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