大数据环境下移动群智感知网络部署机制研究

颜玲

（湘中幼儿师范高等专科学校，湖南 邵阳 422000）

在现代社会背景下，社会感知成为信息技术领域中的热点研究话题，其主要是针对社会及城市中的数字轨迹进行深入挖掘与分析，构建社会情境，获取交互模式的运行规律，并且将其运用到人们的工作、学习与生活中，进一步促进现代社会整体发展，实现智能化社会的建设目标。工作人员要想构建群智技术的感知网络，明确网络部署机制，就要先明确什么是群智大数据感知网络，掌握其基本结构，提出可行性建议，促使人们能够在日常生活中运用群智感知技术，提高生活便利性。

一、群智大数据感知网络及其结构

（一）什么是群智大数据感知网络

群智大数据感知网络就是由众多概念发展形成的一种全新的网络服务形式，其中包括：参与感知概念、众包概念。众包概念是由外国一杂志在2006 年发表提出的一项专业术语，其主要用于描述一种全新的生产组织形式，比如：企业利用互联网技术优化分配工作，结合用户产生的大量数据，解决一些创新性问题。参与感知则是在2006 年，国外著名大学研究人员提出的一种数据采集方式，其认为这一概念能够利用大规模的感知数据实现对个体需求的理解与分析，从而实现群体感知。

2012 年，我国清华大学一名教授对上述概念进行深入分析与阐述，提出了“群智感知计算”的理念，主要就是指利用大量的用户数据信息，将用户作为基本单位，利用互联网技术与物联网技术，搜集数据信息，通过分析数据，实现大规模的感知，完成感知任务。相较于传统物联网感知，其将“大量用户数据”作为基本感知单位，其感知结果能够为社会、城市的管理与建设发展提供支持，比如：城市交通的群智感知技术应用、自然环境监测的群智感知技术应用等。

（二）群智大数据感知网络基本结构

在群众大数据感知网络中，共有四层不同数据处理技术，分别为：第一层，数据处理层。在本技术层中，可以细化分为移动社交网络结构与移动感知结构，主要是利用云技术，对数据进行存储与分析，完成数据计算任务，控制本地客户端的访问情况，限制访问对象与访问范围。第二层，数据采集与传输层。在本技术层中，工作人员利用多种数据感知技术，比如：无线、蓝牙、4G 网络等，实现公开的数据上传，并且维护网络运行状态。第三层，处理与计算层。在本技术层中，通过数据处理技术与推理技术，能够实现对多个模块的数据进行关联、理解与分析，比如：人工智能计算。第四层，数据应用层。在本技术层中，可以利用各种数据技术，比如：情境构建、环境感知、环境监测等技术，实现对群智大数据技术的应用，构建健全的感知网络。

二、如何部署群智大数据感知网络机制

（一）优化感知网络结构，提高工作水平

要想部署群智大数据感知网络机制，就要从整体角度入手，率先优化结构，提高感知网络结构的功能性，以此提高系统的工作水平。工作人员要利用群智感知技术分布广、规模较大、应用能力较强的特点，结合具体的感知需求，选择合适的感知任务参与者；还可以结合具体的偏好、移动线路、距离、成本、数据等目标进行优化选择，提高感知网络系统的整体运行效率；还可以融入激励机制，在参与者体用数据之后，提出“虚拟货币”的奖励，激发参与者的参与兴趣，实现移动社交网络中的优化分配目标，扩大感知覆盖面。

（二）引进选择与理解技术，提高感知任务覆盖率

要想部署群智大数据感知网络机制，就要把握技术，考虑不同用户的活动范围重叠与交叉情况，针对冗余数据提出对策，以此提高感知效率。工作人员可以积极引进感知选择与感知理解技术，结合数据冗余问题，设置相应的数据移交模块，比如：针对同一场景、同一角度拍摄的照片内容进行相似性分析，且提出最大与最小两种选择；还可以优化数据传输方法，设置相应的数据传输与储存限制，从而降低传输成本，提高网络运行效率。

（三）构建数据感知模型，发挥混合情境推理优势

要想部署群智大数据感知网络机制，就要认识到群智感知技术与传统感知技术的不同之处，结合数据的移动性、广泛性，构建数据感知模型，设置交互的感知任务，促使其能够在一定的情境中实现群智感知，充分发挥技术优势。工作人员要分别明确群智感知网络下的数据主体，分别为：感知任务、参与者、数据信息，构建参与者感知模型，提出具体的空间偏好、移动规律、群体交互行为及基本结构；还要融入任务感知模型，发布不同的任务，提出具体约束；最后要结合具体的数据完善模型，实现数据关联，充分发挥混合情境推理优势。

此外，工作人员还可以进一步引进群智融合技术，在参与者与对象互相感知的过程中，利用其中的群体感知信息，分析其中的用户认知、用户行为、用户心理等规律，明确数据中的事件演化规律；还要对不同感知数据进行差异化分析。

总而言之，在现代社会背景下，群智技术已经成为现代科学技术发展的主要趋势，人们利用数据处理技术、传感技术、感知技术与人工智能技术，实现跨越时间与空间的人机智能融合工作，构建和谐的人机关系。在此过程中，工作人员要优化网络结构，提高感知网络的运行效率；还要结合群智数据的运行目的，选择合适的技术，以此扩大感知任务覆盖面积。