Estrategia de selección de participantes para sistemas crowdsensing que permita aumentar el acierto en su asignación a tareas PI133-08
CrowdSensing tiene sus bases en Participatory Sensing y CrowdSourcing y se define como un paradigma que aprovecha el poder de las masas y los sensores embebidos en los dispositivos mó-viles inteligentes para recolectar datos a ser usados en torno a un objetivo específico [RA2012]. Se han identificad...
| Autor Principal: | Torres Bonilla, Johan Manuel |
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| Formato: | masterThesis |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Javeriana
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10554/18923 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
CrowdSensing tiene sus bases en Participatory Sensing y CrowdSourcing y se define como un paradigma que aprovecha el poder de las masas y los sensores embebidos en los dispositivos mó-viles inteligentes para recolectar datos a ser usados en torno a un objetivo específico [RA2012]. Se han identificado en la literatura algunas oportunidades de mejora en sistemas Crowd: falta de eficacia con la que se realizan las tareas, demoras y deserción. El presente trabajo centra su aten-ción en el proceso de selección de participantes e inicia ilustrando en detalle el problema de inves-tigación, posteriormente incorpora un marco teórico que consolida la información relevante de CrowdSensing, acto seguido diseña una estrategia para abordar el reto de la selección multicriterio y finalmente se presentan los resultados de una validación mediante casos de estudio. |
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