抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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人間は物理的世界についての観察を報告した「センサ」として使用されている社会的センシングはネットワーク化センシング応用における新しいデータ収集パラダイムとして出現した。社会的センシングにおける多くの以前の研究はデータ源の信頼性とそれらの報告されたクレームの正当性(しばしば真理発見として知られている)を確認する問題に焦点を当てているが,本論文では,重要な発生源選択の新しい問題を研究した。この問題の目的は,効果的に元の真理発見問題の計算の複雑さを低減し,分析結果の精度を改善する可能性がある重要な源のサブセットを同定することである。本論文では,筆者らは,ソースの依存性とspeak速度を探索する明確に源の重要な集合を見つけること,臨界源選択(CSS)方式,新しい方式を提案した。このスキームの性能を評価し,実世界社会的センシング応用から収集した二のデータトレースを用いた最新のベースラインと比較した。結果は筆者らの方式が高速でより真実情報を見出すことによりベースラインの性能を著しく上回る事を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
