本文選題：眾包模式 + 產品設計　； 參考：《機械設計》2017年12期

【摘要】：針對眾包平臺的用戶設計資源利用率不高、用戶的任務篩選效率低下等典型問題,提出了一種基于眾包平臺的任務個性化推薦算法,闡述了眾包平臺任務模型及用戶模型的構建方法,以及任務與用戶模型的匹配算法。該算法考慮了技能、時間、競爭和報酬等任務推薦影響要素,為用戶提供更為準確的任務推薦列表,解決了上述典型問題。最后試驗結果表明,該算法可有效地產生個性化任務推薦列表,且證明要素權重對推薦結果的作用關系。
[Abstract]:Aiming at the typical problems such as low utilization of user design resources and low efficiency of task selection in crowdsourcing platform, a personalized task recommendation algorithm based on crowdsourcing platform is proposed. The method of constructing task model and user model of crowdsourcing platform and the matching algorithm between task and user model are described. The algorithm takes into account the influence factors of task recommendation such as skill, time, competition and reward, and provides users with a more accurate task recommendation list, which solves the above typical problems. Finally, the experimental results show that the proposed algorithm can effectively generate personalized task recommendation list, and prove the relationship between the factor weight and the recommendation result.
【作者單位】： 廣東省科技創(chuàng)新監(jiān)測研究中心;
【基金】：廣東省軟科學重大資助項目(2014B070701002)
【分類號】：TB472

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本文編號：1786845