發(fā)布時間：2018-03-03 00:01

  本文選題：眾包　切入點：懸賞模式　出處：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：眾包是開放式創(chuàng)新環(huán)境下產(chǎn)生的一種網(wǎng)絡(luò)新模式,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,眾包模式受到了企業(yè)的青睞,涌現(xiàn)出以亞馬遜土耳其機器人、豬八戒網(wǎng)、任務(wù)中國等為代表的諸多眾包網(wǎng)絡(luò)平臺。懸賞模式是最主要的眾包模式。懸賞模式下,一個眾包任務(wù)能收集到多個眾包方案,發(fā)包方從中選擇合適的方案。目前眾包方案的選擇往往以人工選擇的方式進行,這種方式效率低、成本高、主觀性強。如何快速從大量眾包方案中選擇合適方案是眾包平臺亟待解決的問題。本文從文本信息過濾的角度研究懸賞模式下的文本類眾包方案選擇,構(gòu)建一個眾包方案的雙層過濾模型,目的在于實現(xiàn)眾包網(wǎng)絡(luò)平臺的方案自動化初篩選。過濾模型包括三個功能模塊:眾包文本數(shù)據(jù)預(yù)處理、根據(jù)Rocchio算法建立的雙層過濾器和過濾處理模塊。其中,眾包數(shù)據(jù)的預(yù)處理分四步進行:首先,收集整理眾包平臺上發(fā)包方發(fā)布的任務(wù)和對應(yīng)接包方提交的方案文本數(shù)據(jù);其次,用中文分詞工具NLPIR對眾包文本分詞處理,得到具有詞頻統(tǒng)計的特征詞集;再次,根據(jù)文檔詞頻法提取特征詞,建立特征矩陣;最后,采用向量空間模型描述眾包文本內(nèi)容。為了驗證過濾模型的可行性,用該過濾模型對眾包網(wǎng)絡(luò)平臺上的實際眾包方案過濾篩選,并將過濾結(jié)果與人工選擇的結(jié)果比較。結(jié)果表明,本文的提出過濾方案具有一定的有效性和適用性,能夠為實現(xiàn)眾包方案自動化初篩選提供了一種可行思路和理論基礎(chǔ),有一定的實際意義和現(xiàn)實價值。
[Abstract]:Crowdsourcing is a new network model under the open innovation environment. With the rapid development of the Internet, crowdsourcing model has been favored by enterprises. Task China and other representative crowdsourcing network platforms. The reward model is the most important crowdsourcing model. Under the reward mode, a crowdsourcing mission can collect multiple crowdsourcing schemes. At present, the selection of crowdsourcing schemes is often carried out by manual selection, which is inefficient and costly. How to quickly choose the appropriate scheme from a large number of crowdsourcing schemes is an urgent problem to be solved in crowdsourcing platform. From the perspective of text information filtering, this paper studies the selection of text crowdsourcing schemes in reward mode. A two-layer filtering model of crowdsourcing scheme is constructed, which aims to automate the initial screening of crowdsourcing network platform. The filtering model includes three functional modules: crowdsourcing text data preprocessing, The preprocessing of crowdsourcing data is divided into four steps: first, collecting and arranging the tasks issued by the provider and the corresponding scheme text data submitted by the receiver on the crowdsourcing platform; secondly, The Chinese word segmentation tool NLPIR is used to deal with crowdsourcing text participle, and the feature word set with word frequency statistics is obtained. Thirdly, the feature words are extracted according to the document word frequency method, and the feature matrix is established. The vector space model is used to describe the content of crowdsourcing text. In order to verify the feasibility of the filtering model, the filtering model is used to filter the actual crowdsourcing schemes on the crowdsourcing network platform. The comparison between the filtering results and the results of manual selection shows that the proposed filtering scheme is effective and applicable, and can provide a feasible train of thought and theoretical basis for the realization of automated initial screening of crowdsourcing schemes. Have certain practical meaning and realistic value.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F713.36

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本文編號：1558650