隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,眾包作為一種新興的基于人機結(jié)合的分布式問題解決模型,近年來引起業(yè)界和學術界廣泛關注。在眾包平臺上存在任務無法受到用戶關注和任務與參與用戶不匹配的問題,導致任務完成效率低下,造成發(fā)布方與用戶在時間和經(jīng)濟上的巨大浪費。因此,本文面向眾包平臺上不同任務特征研究相應的眾包任務推薦方法,提高眾包平臺任務解決效率。針對新任務參與用戶與任務不匹配的問題,提出一種基于匈牙利算法的多目標眾包新任務推薦方法。首先,基于任務標題與需求描述文本計算任務間的相似度,并利用相似度獲得用戶交易記錄中與新任務相似的已完成任務;然后,選擇評價指標對用戶完成相似任務的質(zhì)量、時間和成本效率進行評價,并將其作為用戶完成新任務效率的估計值;最后,以最大化質(zhì)量、時間和成本效率為目標,建立眾包新任務推薦問題的多目標優(yōu)化模型,并采用匈牙利算法對模型進行求解,獲得新任務推薦方案。針對緊急任務參與用戶過少的問題,提出一種基于進化算法的多目標眾包緊急任務推薦方法。首先,基于相似任務在規(guī)定時間內(nèi)參與人員的數(shù)量預判任務是否屬于緊急任務;然后,采集用戶交易記錄數(shù)據(jù)和任務提交方案數(shù)評價用戶活躍度與任務緊急度,并基于用戶活躍度... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

眾包運作流程

圖 1-2 基于內(nèi)容的推薦流程Figure 1-2 Content-based recommendation process容的推薦方法研究工作有，Lehinevych 等基于高斯混合模相似矩陣，用于多媒體用戶的個性化索引和推薦系統(tǒng)[51]。偏好關鍵詞，定義關鍵詞之間的海明距離計算相似度，為相似度高的項[52]。Ninaus 等通過關鍵字推薦和定義詞庫

圖 1-4 基于項的協(xié)同過濾流程Figure 1-4 Item-based collaborative filtering process薦方法是在實際推薦過程中根據(jù)需要對不同的推薦方法進彌補在單獨使用推薦方法時的缺陷，常用的組合方式有融合等[64]。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]國內(nèi)外眾包研究綜述[J]. 嚴杰,劉人境,劉晗.  中國科技論壇. 2017(08)
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[7]基于證據(jù)理論的云計算信任模型研究[J]. 方恩光,吳卿.  計算機應用與軟件. 2012(04)
[8]基于多維信任云的信任模型研究[J]. 蔡紅云,杜瑞忠,田俊峰.  計算機應用. 2012(01)
[9]基于P2P網(wǎng)絡的動態(tài)模糊綜合信任模型[J]. 饒屾,王勇.  計算機應用. 2011(01)
[10]基于領域最近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 李聰,梁昌勇,馬麗.  計算機研究與發(fā)展. 2008(09)

碩士論文
[1]基于灰色關聯(lián)度的云平臺信任模型研究[D]. 朱琦.湖北大學 2013
[2]基于貝葉斯網(wǎng)絡的動態(tài)信任模型研究[D]. 謝苑.河南大學 2010



本文編號：3560231