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基于众包的网络信息采集系统开题报告

 2021-12-31 22:29:31  

全文总字数:2558字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

选题意义:

近年来,移动互联网在全球范围飞速发展,深入每个人的生活,同时改变了人类的生产方式和运营方式。众包是互联网带来的一种新的生产组织形式,通过众包将工作分配出去,可以更好更快地完成工作或解决问题。这种方式的出现,使“集思广益”成为可能,人与人仿佛随时能互相合作,互惠互利。利用众包这样一个商业模式,用于数据采集,同样可以取得巨大成效。每个人手中的手机拥有几个或者十几个传感器,用以收集各种信息以应用。而众包数据采集则可以利用这些闲置的传感器,实时上传这些数据,采集完成由服务器端接受并管理,从而可以用于数据挖掘、大数据分析、机器学习等方面。目前大数据等方面飞速发展,需要的是大量的数据,而以人们以往采集数据的方式,通常难以保证正确率,更难形成广范围的数据收集。众包数据采集,利用了看似无用的数据,静默上传,达到真实有效的数据采集,减低了数据采集成本,提高了生产效率。用于管理、分析等方向可使工作更加方便有效。基于上述原因,本论文将基于众包,研究互联网的数据采集的新方式,特别是移动互联网。这将大大提高计算机数据处理的基础,并且能够回馈于用户,给每个人带来切实的好处。

国内外研究现状

  • 目前,国内已经有了一些基于众包的商业模式的运用,例如知乎,可以将问题公开于互联网上,让其余用户自由作答,使得问题能够得到更快更好更全面的回答。甚至有快码之类的网站,能够让项目经理或者一些公司,将软件开发的要求公开,让广大程序员用户自由接单,合作完成软件的开发。而在众包数据采集上,则得到了更加广泛的应用。国内的淘宝、百度等平台,可以自动收集用户的上网操作习惯,自动推荐合适的内容给用户。国外,众包模式已包括多种类型,并有丰富的应用,已经可以深入各行各业,将各种工作内容以众包形式分发出去。众包数据采集在国外也十分普遍,甚至一些操作系统也能收集用户数据用以分析。国外对众包的运用早于国内,但是因为种种原因,难以进一步发展。然而无论国内国外,对手机传感器进行数据采集的应用不是太多,主要是因为隐私问题,目前法律很难界定侵犯隐私的概念,使得手机传感器进行众包数据采集没有那么普遍,因为很多人不希望分享自己的数据,在他们看来上传自己的数据没有意义。因此,本论文将研究手机传感器的数据采集的可能性,以及在校园管理上的运用。
  • 2. 研究的基本内容

    本课题预期实现一个自动上传手机传感器采集的信息并进行管理的校园管理系统,该系统基于众包模式。主要研究内容包括:1)对现有众包的模式与理念的研究。将深入该模式的内涵,分析利与弊。2)熟悉手机端app的开发。主要是windows 10 mobile平台,作为微软近年来推出的新的手机系统,该平台具有ios和安卓的一些优点,又有自身特色。比起安卓的碎片化以及ios开发的高成本,windows10mobile适合课题研究,避免了对不同系统版本适配的问题,同时作为一个新生的平台,有较高发展空间。熟悉c#,熟悉visual studio,学习高效的开发3)熟悉手机终端与服务器端的交互,包括数据传递和信息回馈,通过搭建服务器与数据库,熟悉服务器端的部署和http协议的数据传输。4)熟悉web应用开发,熟悉asp.net mvc模式,使用c#和html等前端技术构建管理系统,从而实现服务器端对数据的管理和分析。5)研究该众包数据采集系统的运用与管理,在不干扰用户,不侵犯隐私情况下给管理者带来便利。

    3. 实施方案、进度安排及预期效果

    实施方案:1)前期调研①调查国内外相关产品的运用。②调查人们对隐私的重视程度。③调查相关技术以及该系统开发的可行性2)程序设计①系统功能设计②系统界面设计③具体业务逻辑设计3)运用测试①模拟相关环境,进行运用和测试

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    4. 参考文献

    kanhere s s. participatory sensing: crowdsourcing data from mobile smartphones in urban spaces[c]. mobile data management, 2011: 3-6.

    steelman z r, hammer b, limayem m, et al. data collection in the digital age: innovative alternatives to student samples[j]. management information systems quarterly, 2014, 38(2): 355-378.

    welbourne e, tapia e m. crowdsignals: a call to crowdfund the communitys largest mobile dataset[c]. ubiquitous computing, 2014: 873-877.

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