近日，烟台大学计算机与控制工程学院王莹洁教授团队论文被国际顶级期刊IEEE Transactions on Mobile Computing(IEEE TMC)以长文录用，论文题目为“Enhancing Worker Recruitment in Collaborative Mobile Crowdsourcing: A Graph Neural Network Trust Evaluation Approach（《协作移动众包中高效的工人招募：一种图神经网络信任评估方法》）”。该期刊是计算机网络领域的国际顶级期刊，中国计算机学会（CCF）A类推荐期刊。

2023年，我国在太原卫星发射中心使用长征二号丁运载火箭成功将“北邮一号”卫星发射升空并完成在轨运行，这也是我国“天算星座”计划部署的首颗主星。王莹洁团队研究成果“多空间群智感知任务分配技术”作为核心技术之一应用于“北邮一号”卫星的研制。团队目前已顺利建成“天算星座”华东地面站，完成卫星通信测试。

王莹洁教授团队的最新研究成果将进一步推进我国“天算星座”项目的实施。首先，本次进展深入研究了群智感知任务分配，特别关注了空间层次的调度分配。这一研究能够让天算星座平台更好地应对异构、多维度、多目标的群智感知需求。其次，通过这些进展，平台能够实现多空间、高覆盖和低延迟的群智感知员工招募，从而提高平台的效率和响应速度。同时，这些进展还能够确保多空间群智感知的安全性、可信性和稳定性，为平台的运行提供可靠的保障。使得群智感知技术能够在不同的空间维度上应用，提升平台整体的运行质量。

分布式禁忌搜索工人招募架构图

在研究过程中，如何将可信评估与群智感知相结合是面临的最大挑战。在此项研究之前，这两个问题领域是完全不同的。通过查阅相关文献，王莹洁教授团队从群智感知任务执行的协作性中得到启发，成功地克服了领域间的障碍，实现了信任评估与员工招募的首次结合，并在两个方面都取得了巨大的突破。

该项研究在现实中有哪些具体应用场景？王莹洁表示，以打车出行、外卖配送等为例，在为用户分配司机和骑手时，如果只考虑时空属性是否合适，忽视可信属性是否影响用户隐私安全是不可取的。流量大时，如何分配骑手更合理，用户打车时的安全性如何把控？如何在群智感知背景下，采取有效的策略招募合适的员工完成任务？

王莹洁教授团队在该项研究中提出了一种创新的分布式工人招募模型，用于改进群智感知中的工人招募方法，“通过分析员工历史行为信息、时空社交背景等，对员工进行可信评估、时空匹配。在确保招募团队可信的同时，进一步提升任务效率以及隐私安全。”王莹洁教授介绍到。

信任强化评估架构图

当外卖用户订单量庞大时，需要多个骑手协作完成任务，可以借助本研究提出的分布式工人招募策略，该策略基于骑手的社交网络和历史订单执行记录，实时预测每个骑手之间的信任关系，并实时招募适合时空属性，具备合适能力和稳定信任的骑手团队，可以更有效地完成用户的订单。

该研究成果以烟台大学为第一单位，计算机与控制工程学院2022级研究生湛中伟为第一作者，王莹洁教授为通讯作者。研究得到了国家自然科学基金面上项目、山东省青年创新科技支撑计划项目、山东省自然科学基金项目、山东省自然科学基金重点项目、山东省重大科技创新项目，烟台市科技创新发展计划项目，网络与交换技术国家重点实验室（北京邮电大学）开放基金的支持。