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权利要求与技术特征

F 进一步包括： 在计算所述概率前，接收并且存储关于所述用户设备在所述各个子区域间移动的位置信息和采集感知数据的能力信息。

G 其中利用所述用户设备的移动历史信息，计算所述用户设备在预定时间位于预定区域的各个子区域的概率包括：根据所述移动历史信息建立马尔可夫链模型，其中所述移动历史信息涉及所述用户设备在所述各个子区域间的位置转移以及在所述各个子区域内的停留时间的统计信息
H 利用所述马尔可夫链模型，计算所述用户设备在所述预定时间位于所述预定区域的各个子区域的概率。

I 其中根据所述用户设备在移动到的子区域内所能采集的感知数据的类型以及所述子区域内先前已经采集到的、且还未过期的感知数据的类型，确定所述用户设备位于所述子区域时将要采集的感知数据的类型。

J 其中基于为所述多个用户设备获得的多个效用值，从所述多个用户设备中选择一个或一个以上用户设备用以参与式感知数据的采集还包括以下操作之一：将所述多个效用值中的每一个效用值与预定阈值比较
K 将所述多个效用值进行排序。

L 进一步包括： 在选择将参与感知数据采集的用户设备后，通知所述用户设备进行所述感知数据采集
M 接收和存储所述用户设备在所述预定区域内采集的感知数据。

N 其中根据事件、周期或请求来触发所述方法的执行。

O 其中利用下式来获得所述效用值：其中Uα表示用户设备α的效用值，Li表示第i个子区域，△T表示执行选择用户设备参与感知数据采集的周期， 表示用户设备α在预定时间t位于子区域Li的概率， 表示用户设备α在子区域Li处能够提供的感知数据的类型的集合， 表示子区域Li内记录的、在预定时间t未过期的感知数据的类型的集合。

P 其中所述感知数据包括由用户设备采集的涉及所述各个子区域的湿度、温度、空气质量、位置、亮度、震动、声音和场景的至少一种类型的感知数据。
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