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在大數據環(huán)境下，對移動眾包系統(tǒng)的研究已經成為移動社會網絡（MSN）的研究熱點。然而由于網絡個體的自私性，容易導致移動眾包系統(tǒng)的不可信問題，為了激勵個體對可信策略的選取，提出一種基于聲譽的移動眾包系統(tǒng)的激勵機制-RMI。首先，結合演化博弈理論和生物學中的Wright- Fisher模型研究移動眾包系統(tǒng)的可信演化趨勢；在此基礎上，分別針對free-riding問題和false-reporting問題建立相應的聲譽更新方法，從而形成一套完整的激勵機制，激勵感知用戶和任務請求者對可信策略的選取；最后通過模擬實驗對提出的激勵機制的有效性和適應性進行了驗證。結果顯示，與傳統(tǒng)的基于社會規(guī)范的聲譽更新方法相比，RMI有效地提高了移動眾包系統(tǒng)的可信性。
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