无线通讯MCS任务推荐协同排序学习优化

摘要

无线通讯技术离不开群体移动设备之间的相互交流，移动群智感知（MobileCrowdSensing,MCS）的参与者积极性仍然存在一定的计算效率的问题，为此设计了一种基于混合模型（Hybridmodel,HM）与列表级排序（List-WiseRanking,LWR）算法相结合的同排序任务推荐方法HM-LWR，并在MATLAB平台下测试各项参数变化。研究结果表明：HM-LWR算法相较于MSC与LWR算法在分配效率上有显著提升，总体准确率达到约96%。任务数量变化仅导致算法执行时间出现了轻微波动，当参与者数量增多后，算法达到了更大复杂度，进而延长了运行时间。

关键词

移动群智感知 / 任务推荐 / 协同排序 / 混合模型