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激勵是實現群智感知（CS）眾包服務的主要方法，針對現有方法在服務過程中沒有充分考慮節點參與數量和惡意競爭對群智感知帶來的影響，提出一種基于反拍賣模型的激勵（ RVA-IM）方法。首先，研究眾包的激勵機制，結合反拍賣與Vickrey拍賣思想，構建面向任務覆蓋的反拍賣模型；其次，對模型中涉及的任務覆蓋、反拍賣選擇和獎勵實施等關鍵技術問題進行深入分析與研究；最后，從計算有效、個人理性、預算平衡、真實性和誠實性五個方面分析RVA-IM激勵方法的有效性。實驗結果表明，與IMC-SS和MSensing激勵方法相比，RVA-IM在有效性和可行性方面均有較好的表現，能夠解決現有方法中的惡意競爭問題，并能夠平均提升眾包服務完成率約21%。
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