Spatial Crowdsourcing Quality Control Model Based on K-Anonymity Location Privacy Protection and ELM Spammer Detection
المؤلفون المشاركون
Cheng, Zhaolin
Zeng, Mengjia
Huang, Xu
Zheng, Bo
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The spatial crowdsourcing task places workers at a risk of privacy leakage.
If positional information is not required to submit, it will result in an increased error rate and number of spammers, which together affects the quality of spatial crowdsourcing.
In this paper, a spatial crowdsourcing quality control model is proposed, called SCQCM.
In the model, the spatial k-anonymity algorithm is used to protect the position privacy of the general spatial crowdsourcing workers.
Next, an ELM (extreme learning machine) algorithm is used to detect spammers, while an EM (expectation maximization) algorithm is used to estimate the error rate.
Finally, different parameters are selected, and the efficiency of the model is simulated.
The results showed that the spatial crowdsourcing model proposed in this paper guaranteed the quality of crowdsourcing projects on the premise of protecting the privacy of workers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Mengjia& Cheng, Zhaolin& Huang, Xu& Zheng, Bo. 2019. Spatial Crowdsourcing Quality Control Model Based on K-Anonymity Location Privacy Protection and ELM Spammer Detection. Mobile Information Systems،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193726
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Mengjia…[et al.]. Spatial Crowdsourcing Quality Control Model Based on K-Anonymity Location Privacy Protection and ELM Spammer Detection. Mobile Information Systems No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193726
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Mengjia& Cheng, Zhaolin& Huang, Xu& Zheng, Bo. Spatial Crowdsourcing Quality Control Model Based on K-Anonymity Location Privacy Protection and ELM Spammer Detection. Mobile Information Systems. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193726
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193726
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر