Resumen

La tarea de crowdsourcing espacial pone a los trabajadores en riesgo de fuga de privacidad. Si la información de posición no es necesaria para enviar, resultará en una tasa de error aumentada y un mayor número de spammers, lo cual afecta la calidad del crowdsourcing espacial. En este artículo se propone un modelo de control de calidad para el crowdsourcing espacial, llamado SCQCM. En el modelo, se utiliza el algoritmo de k-anonimato espacial para proteger la privacidad de posición de los trabajadores generales de crowdsourcing espacial. Luego, se utiliza un algoritmo ELM (extreme learning machine) para detectar spammers, mientras que se utiliza un algoritmo EM (expectation maximization) para estimar la tasa de error. Finalmente, se seleccionan diferentes parámetros y se simula la eficiencia del modelo. Los resultados mostraron que el modelo de crowdsourcing espacial propuesto en este artículo garantizó la calidad de los proyectos de crowdsourcing en la premisa de proteger la privacidad de los trabajadores.

• Materias:Comunicación inalámbrica Blockchain Comunicaciones vehiculares Enrutamiento Redes centradas
• Subjects:Wireless communication Blockchain Vehicular communications Routing Focused networks
• Palabras claves:Fuga de privacidad; Tasa de error; Spammers; Crowdsourcing espacial; Modelo de control de calidad; K-anonimato espacial
• Keywords:Privacy leakage; Error rate; Spammers; Spatial crowdsourcing; Quality control model; Spatial k-anonymity