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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2020

モバイルクラウドセンシングにおけるセンシングデータの補間に注目したタスク参加者選択手法の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210848
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210848
4e9da844-b1c4-48f2-b7a6-1892903ba03d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2020135.pdf IPSJ-DICOMO2020135.pdf (2.5 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2020-06-17
タイトル
タイトル モバイルクラウドセンシングにおけるセンシングデータの補間に注目したタスク参加者選択手法の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 Internet of Things
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者名 溝口, 貴大

× 溝口, 貴大

溝口, 貴大

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浅井, 菜々香

× 浅井, 菜々香

浅井, 菜々香

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重野, 寛

× 重野, 寛

重野, 寛

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 モバイルクラウドセンシングでは,センシングを実行するタスク参加者を選択し,インセンティブとして報酬を付与する必要がある.地図上のメッシュを基本とした情報収集におけるタスク参加者選択手法として,予算内で価値の高いメッシュを広範囲にセンシングするタスク参加者セットを選択する手法が提案されている.一方で,メッシュ間に相関性がある統計データを取得する場合,センシングデータの補間によってセンシングが行われるメッシュから距離が近いメッシュの統計データを推定することができる.本稿では,センシングデータの補間に注目したタスク参加者選択手法 TPIM(Task Participants Selection Method Focusing on Sensing Data Interpolation in Mobile Crowd Sensing)を提案する.コンピュータシミュレータ上で,メッシュマップ全体の平均推定度と,価値の高いメッシュの平均推定度が改善できることを確認した.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2154論文集

巻 2020, p. 927-932, 発行日 2020-06-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 18:00:20.832797
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