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J-GLOBAL ID:202002211436150610   整理番号:20A2084901

モバイルクラウドセンシングにおけるタスク割当のための実時間推奨アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Real-Time Recommendation Algorithm for Task Allocation in Mobile Crowd Sensing
著者 (8件):
資料名:
巻: 12384  ページ: 640-652  発行年: 2020年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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モバイルクラウドセンシングにおいて,タスク割当の結果がユーザの好みと一致するかどうかは,タスク実行の効率に大きく影響するであろう。したがって,最近の研究はユーザの好みに焦点を当て始め,それに基づいてユーザに対するタスク推薦リストを提供する。しかし,これらの研究は,ユーザの好みを正確にマイニングし,ユーザの好みの動的更新を考慮できない。本研究では,まず,モバイルクラウドセンシングシステムにおけるタスクに対するユーザの選好をマイニングするために,行列因数分解法を採用した。第二に,タスク推薦リストを生成する方法を設計して,タスクに対する好みに従ってユーザへのタスク推薦を提供した。最後に,リアルタイム更新アルゴリズムを提案して,タスク推薦リストをリアルタイムで変化したユーザの好みに適合させ,ユーザのタスク推薦リストをユーザの性能データ変化に迅速に更新し,リアルタイムタスク推薦を実現することができた。実世界の移動性トレースに基づく拡張評価は,既存のモデルと比較して,著者らのモデルが精度と時間コストにおいて顕著な利点を有することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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移動通信  ,  その他の情報処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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