能否在没有地面真实数据的情况下提高移动众感知数据的质量？
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文研究了移动众包感知中的工人招聘，提出通过Mini-Batch K-Means聚类和GCN模型提高招聘效率，并优化多目标任务的工人选择策略。实验结果表明，该方法优于其他策略。同时，探讨了移动群体感知系统的潜力及隐私保护的协作学习框架，以改善社会服务。
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Q&A
如何提高移动众包感知中的工人招聘效率？
通过Mini-Batch K-Means聚类算法和GCN模型，可以更高效地获取工人间的信任关系，从而提高招聘效率。
TSR算法在多目标任务中的作用是什么？
TSR算法用于优化多目标任务的工人选择策略，能够平衡工人集合的效用，实验结果显示其优于其他策略。
移动群体感知系统的潜力是什么？
移动群体感知系统结合了移动社交网络和移动感知的数据源，旨在探讨人机智能的融合潜力，以更好地服务社会。
隐私保护的协作学习框架有什么功能？
该框架旨在改善社会服务，案例研究展示了其在视觉算法帮助视障人士导航方面的应用。
如何处理移动众感知系统中的数据噪声？
可以通过使用朴素贝叶斯和拉普拉斯估计的方法，识别和消除手机数据中的噪声实例，以提高预测准确性。
未来的研究方向是什么？
未来的研究方向包括整合新的数据源到移动群体感知系统中，以及如何更好地服务社会公众。
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