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Research on Cost Control of Mobile Crowdsourcing Supporting Low Budget in Large Scale Environmental Information Monitoring

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Das Kapitel geht auf die Herausforderungen einer umfassenden Überwachung von Umweltinformationen ein und führt mobiles Crowdsourcing als günstige Lösung ein. Es untersucht die Anwendung komprimierter Sensortechnologie, um die Kosten für die Abtastung zu senken und die Qualität der Datenwiederherstellung zu verbessern. Zusätzlich stellt das Kapitel ein Beschäftigungsmodul für Teilnehmer vor, das auf dem naiven Bayes-Klassifikator basiert, um die Abschlussquoten von Aufgaben zu erhöhen und die Kostenkontrolle weiter zu optimieren. Experimentelle Ergebnisse bestätigen die Effektivität des vorgeschlagenen Low-Budget-Modells bei gleichzeitiger Wahrung der Datengenauigkeit.

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Titel
Research on Cost Control of Mobile Crowdsourcing Supporting Low Budget in Large Scale Environmental Information Monitoring
Verfasst von
Lili Gao
Zhen Yao
Liping Gao
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-2385-4_11
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    Bildnachweise
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