資料介紹
移動群智感知系統需要為用戶提供個性化隱私保護,以吸引更多用戶參與任務。然而,由于惡意攻擊者的存在,用戶提升隱私保護力度會導致位置可用性變差,降低任務分配效率。針對該問題,提出了一種基于強化學習的用戶與平臺共贏的博弈機制。該機制首先通過可信第三方的兩饣虛擬實體分別模擬用戶并與平臺進行交互,一饣模擬用戶選擇隱私預算為位置數據添加噪聲,另一個模擬平臺根據用戶的擾動位置分配任務;然后,將交互過程構建為博弈,并推導岀均衡點,其中交互的兩個虛擬實體就是博弈雙方;最后,使用強化學習方法不斷嘗試不同的位置擾動策略,輸出一個最優的位置擾動方案。實驗結果表明,該機制能在優化任務分配效用的同時,盡可能地提高用戶的整體效用,使用戶與平臺達成雙贏。
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