[论文解读] Quality adaptive online double auction in participatory sensing

Jaya Mukhopadhyay, Anita Pal+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2016

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 31被引用 3

一句话总结

本文提出了首个针对参与式感知的诚实、质量自适应在线双人拍卖机制，其中具有智能设备的参与者根据数据质量和可用性进行出价。通过将麦卡菲双人拍卖（MDA）扩展至在线环境，所提出的算法能够动态适应实时数据质量和参与者行为，确保诚实性并提升资源分配效率。

ABSTRACT

Agents (specially humans) with smart devices are stemming with astounding rapidity and that may play a big role in information and communication technology apart from being used only as a mere calling devices. Inculcating the power of smart devices carried by the agents in several different applications is commonly termed as participatory sensing (PS). In this paper, for the first time a truthful quality adaptive participatory sensing is presented in an online double auction environment. The proposed algorithm is simulated with a benchmark mechanism that adapts the existing McAfee's Double Auction (MDA) directly in the online environment.

研究动机与目标

• 解决在参与式感知系统中激励高质量数据贡献的挑战。
• 设计一种诚实的拍卖机制，能够实时适应参与者提交数据的动态质量。
• 将经典的麦卡菲双人拍卖（MDA）扩展至在线、参与式感知环境，并支持质量感知出价。
• 通过维持出价的诚实性，防止策略性行为，即使在数据质量不确定且不断变化的情况下亦如此。

提出的方法

• 该机制将麦卡菲双人拍卖（MDA）扩展至在线环境，参与者根据数据质量和参与意愿提交出价。
• 引入一种质量自适应定价模型，根据参与者报告的数据实际质量调整支付金额。
• 拍卖机制利用实时数据到达和质量反馈，动态更新出价评估与分配决策。
• 通过设计支付机制，确保参与者仅在报告真实估值和数据质量时才能最大化自身效用，从而保持诚实性。
• 系统将参与者行为建模为随机过程，支持在不确定性下的在线决策。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何为具有可变数据质量的在线参与式感知设计一种诚实的双人拍卖机制？
• RQ2 为支持实时动态、质量感知出价，对经典MDA需进行哪些修改？
• RQ3 与标准在线拍卖相比，质量自适应机制在数据获取效率方面有何提升？
• RQ4 该机制在多大程度上可防止参与者进行策略性操纵？

主要发现

• 所提出的机制成功将麦卡菲双人拍卖（MDA）扩展至在线、质量自适应的参与式感知环境。
• 系统保持了出价的诚实性，确保参与者仅通过报告真实估值和数据质量才能获得最大收益。
• 通过将数据质量纳入拍卖机制，系统在数据获取质量方面优于非自适应基准。
• 该算法在动态、实时数据采集场景中表现出更高的效率和更强的响应能力。