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摘要
随着智能移动设备的日益增多,移动群智感知(MCS)在现实生活中被广泛普遍和普及。人们使用自己的移动设备作为传感器来报告关于实体的真实信息。因此,如何从海量数据中找到真实的信息是关键的问题。文章提出了一种新的基于关联实体的实值感测数据的概率模型。该模型利用时间序列分析来预测实体在一段时间内的概率时间分布,提高真值发现的效率。此外,文章还考虑了实体之间的相关性,以确保准确性。
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随着智能移动设备的日益增多,移动群智感知(MCS)在现实生活中被广泛普遍和普及。人们使用自己的移动设备作为传感器来报告关于实体的真实信息。因此,如何从海量数据中找到真实的信息是关键的问题。文章提出了一种新的基于关联实体的实值感测数据的概率模型。该模型利用时间序列分析来预测实体在一段时间内的概率时间分布,提高真值发现的效率。此外,文章还考虑了实体之间的相关性,以确保准确性。
