近日，煙臺大學計算機與控制工程學院王瑩潔教授團隊論文被國際頂級期刊IEEE Transactions on Mobile Computing(IEEE TMC)以長文錄用，論文題目為“Enhancing Worker Recruitment in Collaborative Mobile Crowdsourcing: A Graph Neural Network Trust Evaluation Approach”。該期刊是計算機網絡領域的國際頂級期刊，中國計算機學會（CCF）A類推薦期刊，影響因子為7.9。
當前，移動眾包（MCS）作為物聯網（IoT）生態系統中的一個重要范例，通過集成多個傳感器和設備實現了集體智能，在城市傳感、環境監測和交通管理等領域發揮著關鍵作用。在協作移動眾包（CMCS）中，面對復雜任務感知的場景，一個關鍵問題是如何招募一個合適的工人團隊來完成任務。為解決這一問題，王瑩潔教授團隊提出了一種創新的CMCS工人招募模型（圖1）。
圖1工人招募系統體系架構圖
研究團隊設計了基于圖卷積神經網絡（GCN）的信任強化評估框架（TREF），用于評估非對稱信任關系。采用Mini-Batch K-Means算法對任務發布區域進行劃分，并在不同區域部署邊緣服務器，從而實現了分布式工人招募的邊緣計算模式。通過綜合考慮工人的信任效益、能力效益和距離效益，將工人招募問題建模為無向完全招募圖（UCRG），并針對UCRG，提出了特定的禁忌搜索招募（TSR）算法，通過綜合考慮沖突和隱私策略，為每個任務招募最優的執行團隊和協作團隊。
該研究成果以煙臺大學為第一單位，研究生湛中偉為第一作者，王瑩潔為通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金面上項目、山東省青年創新科技支撐計劃項目、山東省自然科學基金項目、山東省自然科學基金重點項目、山東省重大科技創新項目，煙臺市科技創新發展計劃項目，網絡與交換技術國家重點實驗室（北京郵電大學）開放基金的支持。
論文DOI: 10.1109/TMC.2024.3373469
來稿時間：3月6日 審核：劉希斌 責任編輯：安興爽
