Based on these access privileges, t

Based on these access privileges, the mobile ap- plication publishes sensor readings, as well as its votes for the connections on the crowdsensing platform, which is hosted in the cloud. In the fig- ure, at t0, user 0 (U0) does not have any connec- tions, but has an initial (or default) reputation assigned upon installing the application.
At t1, U0 gets in range of a sensing task that is being sensed by four other users (U4–U7) who already had common sensing tasks. Besides their own vote, all users have a vote capacity and a repu- tation value. Upon sensing the task, every user votes for U0’s reputation, and all votes are aggregated by a function that takes U0’s previous reputation and a weighted sum of all votes, vote capacities, and reputations normalized by the total vote capacity of the voting members. U0 inherits the average vote capacity of its community members.
At t2, U0 joins another community that con- sists of three other users (U1–U3) who run the

same voting mechanism to update U0’s reputa- tion. It is worthwhile to mention that only the users who have been selected for crowdsensing are illustrated in this figure. Because the busi- ness model is built to maximize the utility of the crowdsensing platform (that is, the value of the data) and the utility of the participants (that is, the rewards), only a subset of users that show in- terest in a particular sensing task can be recruit- ed. The selection process is based on an auction procedure in which the value of crowdsensed tasks is scaled by the average reputation of the recruited users, while a user’s reward is also ad- justed based on his or her reputation. Further details of the user recruitment process are avail- able in prior work.9

Anchor Smart Citizens
Although relying on the votes of smart citizens can be beneficial for the crowdsensing system,

Kết quả (Việt) 1:

Dựa trên các quyền truy cập, ap-plication điện thoại di động xuất bản các bài đọc cảm biến, cũng như phiếu bầu của mình cho các kết nối trên nền tảng crowdsensing, được lưu trữ trong đám mây. Trong hình-ure, tại t0, dùng 0 (U0) không có bất kỳ connec-tions, nhưng có một ban đầu của bạn (hoặc là mặc định) uy tín được gán khi cài đặt ứng dụng.Ở t1, U0 được trong phạm vi của một nhiệm vụ thám là đang được cảm nhận bởi bốn (U4 – U7) những người dùng khác đã có nhiệm vụ phổ biến của cảm biến. Bên cạnh việc bỏ phiếu riêng của họ, tất cả người dùng có khả năng bỏ phiếu và giá trị repu-tation. Khi cảm biến các nhiệm vụ, mọi người sử dụng phiếu cho danh tiếng của U0, và tất cả các phiếu bầu được tổng hợp bởi một chức năng mà mất uy tín trước của U0 và một tổng trọng số của tất cả các phiếu, phiếu bầu năng lực và uy tín được chuẩn hoá bằng năng lực tổng số phiếu của các thành viên bỏ phiếu. U0 kế thừa công suất trung bình chọn của các thành viên cộng đồng.Lúc t2, U0 tham gia một cộng đồng mà côn-sists của ba người dùng khác (U1-U3) chạy các cùng một cơ chế bầu cử để cập nhật của U0 reputa-tion. Nó là đáng để đề cập đến rằng chỉ những người dùng đã được lựa chọn cho crowdsensing được minh hoạ trong hình này. Bởi vì các mô hình busi-ness được xây dựng để tối đa hóa các tiện ích của nền tảng crowdsensing (có nghĩa là, giá trị của dữ liệu) và các tiện ích của những người tham gia (có nghĩa là, các phần thưởng), chỉ là một tập hợp con của người sử dụng Hiển thị trong terest trong một nhiệm vụ cụ thể cảm biến có thể là tuyển dụng-ed. Quá trình lựa chọn được dựa trên một thủ tục bán đấu giá trong đó giá trị của crowdsensed nhiệm vụ thu nhỏ bằng mức trung bình là uy tín của người tuyển dụng, trong khi một người sử dụng thưởng cũng quảng cáo-justed dựa trên danh tiếng của mình. Thông tin chi tiết của quá trình tuyển dụng người dùng phụ thuộc nhưng có thể ở trước work.9Công dân Smart AnchorMặc dù dựa vào số phiếu công dân thông minh có thể mang lại lợi ích cho hệ thống crowdsensing

Kết quả (Việt) 2:

Dựa trên các đặc quyền truy cập, các sự quăn cận di động công bố cảm biến, cũng như phiếu bầu của mình cho các kết nối trên nền tảng crowdsensing, mà được lưu trữ trong đám mây. Trong ure fig-, tại t0, sử dụng 0 (U0) không có bất kỳ tions connec-, nhưng có một uy tín ban đầu (hoặc mặc định) được gán khi cài đặt ứng dụng.
Tại t1, U0 được trong phạm vi của một nhiệm vụ cảm biến đó là được cảm nhận bởi bốn người sử dụng khác (U4-U7), người đã có nhiệm vụ cảm biến thông thường. Bên cạnh cuộc bỏ phiếu của mình, tất cả người dùng có khả năng bỏ phiếu và giá trị tation repu-. Khi cảm nhận được nhiệm vụ, mỗi phiếu dùng cho danh tiếng U0, và tất cả các phiếu được tổng hợp bởi một chức năng mà mất uy tín trước U0 và một tổng trọng số của tất cả các phiếu, khả năng bỏ phiếu, và danh tiếng bình thường hóa bằng tổng công suất phiếu của các thành viên có quyền biểu quyết. U0 thừa hưởng khả năng bỏ phiếu trung bình của các thành viên cộng đồng.
Tại t2, U0 gia nhập một cộng đồng mà con- sists của ba người dùng khác (U1-U3) người chạy

cơ chế biểu quyết tương tự để cập nhật sự danh tiếng của U0 của. Nó là đáng giá để đề cập đến mà chỉ có những người dùng đã được chọn để crowdsensing được minh họa trong hình này. Bởi vì mô hình kinh busi- được xây dựng để tối đa hóa các tiện ích của nền tảng crowdsensing (có nghĩa là, giá trị của dữ liệu) và các tiện ích của những người tham gia (có nghĩa là, những phần thưởng), chỉ có một tập hợp con của người dùng cho thấy terest trong- trong một nhiệm vụ cảm biến đặc biệt có thể recruit- ed. Quá trình lựa chọn được dựa trên một quy trình đấu giá, trong đó giá trị của nhiệm vụ crowdsensed được thu nhỏ lại bởi danh tiếng bình quân của người được tuyển dụng, trong khi phần thưởng của người sử dụng cũng AD- justed dựa trên danh tiếng của mình là. Thông tin chi tiết của quá trình sử dụng tuyển dụng Outlook được trong work.9 trước

Neo thông minh Công dân
Mặc dù dựa trên phiếu bầu của người dân thông minh có thể có lợi cho hệ thống crowdsensing,