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摘要
为了提高移动群智感知（mobile crowd sensing,MCS）中的数据质量，设计了一种混合模型（hybrid model,HM）与列表级排序（list-wise ranking,LWR）相结合的推荐方法 HM-LWR。研究结果表明：采用HM-LWR算法模型能够较精确地预测参与者的任务偏好情况，分配MCS任务时可以有效提升准确性与运算效率。得到最优参数指标：学习速率μ=0.01，正则化参数λ=0.01，迭代100次，相似度模型调控指标α=0.5。HM-LWR算法相较于MSC与LWR算法有明显提高，相较于高斯尺度混合（Gaussian scale mixtures,GSMs）算法则有小幅提升，达到了近96%的平均准确率。该研究有助于提高物联网移动群智感知能力，提高用户使用亲和度体验感。
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单位江苏联合职业技术学院淮安生物工程分院
