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J-GLOBAL ID：202002256631668618   整理番号：20A2796332

PriDPM:ロバストなクラウドセンシングのためのプライバシー保護動的価格決定機構【JST・京大機械翻訳】

PriDPM: Privacy-preserving dynamic pricing mechanism for robust crowdsensing

著者 (6件)： Liu Yuxian (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Liu Fagui (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Wu Hao-Tian (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Zhang Xinglin (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Zhao Bowen (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Yan Xingfu (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 183  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 参加者に対する適切な金銭的インセンティブの提供は,参加を奨励するクラウドセンシングに不可欠である。すべての優れたインセンティブメカニズムの中で,実装が容易であり,自然に真実性と公平性を達成するので,事後価格決定は広く採用されている。しかし,既存のスキームは,参加者のセンシングデータに対するプライバシー保護の欠如,または群衆センシングシステムにおけるセンシング品質の多様性を考慮しない。これらの重大な問題に取り組むために,ロバストなクラウドセンシングのためのプライバシー保護動的価格決定メカニズムを提案し,それは,各参加者のセンシングデータプライバシーを保護しながら,合理的なセンシング品質を持つモバイルユーザのグループを補充するために,少量の総支払いを費やす必要がある。具体的には,まず,プラットフォームが各参加者の個々のデータを学習することなく,参加者からセンシングデータの和を計算できる効率的な安全な集約アルゴリズムを設計した。次に,著者らは,参加者のセンシング品質レベルを得るために,安全な品質評価アルゴリズムを設計するために,凝集アルゴリズムを採用した。最後に,様々な品質レベルに従って,著者らは,より低い総支払いとロバスト性要求を達成するために,価格決定政策を最適化するための無モデル強化学習ベースアプローチを開発した。プライバシー解析と広範囲な実験を通して,提案した機構の有効性と効率を実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  凝集 ,  最適化 ,  *価格決定 ,  *プライバシー ,  品質水準 ,  有効性 ,  *ロバスト性 ,  強化学習 ,  公平性
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  品質評価 ,  プライバシー保護 ,  データ品質 ,  インセンティブメカニズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドセンシング ,  プライバシー ,  ポスト価格決定 ,  データ品質

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト ,  プライバシー ,  価格決定