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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于联盟链的群智感知场景下分布式激励方法，首先提出基于HyperledgerFabric的分布式激励架构，并设计基于多属性拍卖的智能合约，实现用户选择链上逻辑和分布式激励，缓解用户对中心化平台和用户的过度依赖。其次本发明提出基于地理位置和相似性的K‑最近邻离群点检测算法，充分利用传感数据本身的采样地理位置、采样时间点、邻近信息等信息，有效检测用户提交的传感数据的可信度，并根据数据可信度建立用户信誉指数，实现更加公平的奖惩分配激励机制。此外，考虑到实现性能和区块链上的资源有限，本发明将大规模传感数据存储在链下，同时将传感数据的哈希值存储在区块链上，保证了数据不能被篡改并避免区块链上海量数据导致的性能下降。

主权项：1.基于联盟链的群智感知场景下分布式激励方法，其特征在于，联盟链部署合约定义如下：合约A：为属性集存储合约，用于将用户提交的属性集写入区块链；合约B：为多属性拍卖合约，用于根据评分函数计算中标用户，调用合约A获取用户上传数据集，并根据效用函数计算排名，返回到服务端；合约C：为信誉更新合约，用于将用户注册时基本信息以及用户信誉度、奖励值存储到区块链，并根据用户信誉是否符合阈值将信誉、奖励写入链上；合约D：为感知数据合约，用于将每次更新信誉值后大于设定阈值的用户感知数据写入到区块链，并对数据是否篡改进行校验；并采用以下步骤：S1、用户调用合约C注册个人信息到区块链，并初始化个人信誉值；S2、任务平台发布感知任务，用户调用合约A将对应任务的属性集写入区块链；S3、区块链调用合约B执行多属性拍卖算法，根据评分函数对用户属性集进行排序，任务平台根据区块链上的排名结果通知用户上传感知数据；S4、任务平台采用基于地理K-最近邻离群点检测算法对用户感知数据进行可信评估，并根据评估结果调用合约C获取用户当前信誉值和奖励值，并将该任务对应的感知数据的哈希值保存在区块链上，并使用存储的哈希来验证数据的完整性；S5、执行用户信誉更新算法，得到用户的更新信誉后，通过调用合约C判断用户信誉是否低于阈值，确定信誉满足阈值的用户后，调用用户在S1上传的属性集，获取奖励值，反馈中标信息给用户。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 基于联盟链的群智感知场景下分布式激励方法