本文選題：眾包 + 任務(wù)　； 參考：《揚(yáng)州大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展和“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來(lái),越來(lái)越多的企業(yè)開始使用眾包平臺(tái),來(lái)尋找解決方案。由于眾包平臺(tái)上的企業(yè)種類越來(lái)越多,每天發(fā)布任務(wù)的數(shù)量急劇增加,使得眾包平臺(tái)上的工人難以快速找到自己喜歡和擅長(zhǎng)的任務(wù)。因此工人需要花費(fèi)大量的時(shí)間挑選任務(wù),使得工人在平臺(tái)上的工作效率不高。為了幫助工人在眾包平臺(tái)挑選任務(wù),提高其工作效率,本文提出了一個(gè)新的眾包任務(wù)搜索技術(shù)。在搜索眾包任務(wù)時(shí),該技術(shù)主要利用了探索性搜索技術(shù),考慮了工人的歷史任務(wù)完成情況以及他們的搜索偏好等行為特征。其主要研究工作如下:(1)建立了工人興趣偏好模型。本文將工人的興趣偏好主要?jiǎng)澐譃殚L(zhǎng)期興趣偏好和短期興趣偏好兩部分。長(zhǎng)期興趣偏好一部分提取于工人在注冊(cè)眾包平臺(tái)時(shí)填寫相關(guān)表格內(nèi)容,另一部分主要來(lái)自于分析工人歷史任務(wù)的完成情況。本文在分析工人歷史任務(wù)時(shí),首先提取工人的相關(guān)工作文檔,然后使用基于LDA模型的主題詞提取方法提取相關(guān)主題詞作為工人長(zhǎng)期興趣的特征表示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用本模型的搜索結(jié)果精度更高。(2)研究了探索性眾包任務(wù)搜索技術(shù)。探索性搜索技術(shù)在搜索眾包任務(wù)時(shí)結(jié)合了工人的歷史任務(wù)完成情況和工人自身的搜索特點(diǎn),將搜索結(jié)果個(gè)性化的展現(xiàn)給工人。通過(guò)分析工人在眾包平臺(tái)上的多次交互行為,可以引導(dǎo)工人的搜索偏向,從而進(jìn)一步挖掘出他們的搜索偏好,直到工人找到感興趣的任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明探索性搜索技術(shù)的應(yīng)用可以有效的縮短工人們的搜索時(shí)間,提高工人搜索任務(wù)的效率。(3)眾包平臺(tái)的工人搜索任務(wù)原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。首先介紹了系統(tǒng)的需求分析,并進(jìn)行功能分析,然后提出系統(tǒng)框架的總體設(shè)計(jì)目標(biāo),并且將總體框架設(shè)計(jì)成多模塊層次結(jié)構(gòu),登陸注冊(cè)模塊、任務(wù)模塊、任務(wù)搜索模塊、后臺(tái)管理模塊,最后實(shí)現(xiàn)了各個(gè)功能。經(jīng)過(guò)測(cè)試,系統(tǒng)各模塊可以穩(wěn)定運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)了工人個(gè)性化任務(wù)搜索,縮短了工人搜索任務(wù)的時(shí)間。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology and the arrival of "Internet" era, more and more enterprises begin to use crowdsourcing platform to find solutions. Due to more and more types of enterprises in crowdsourcing platform, the number of tasks released every day increases dramatically, which makes it difficult for workers on crowdsourcing platform to find their favorite and good tasks quickly. As a result, workers spend a lot of time selecting tasks, making them less efficient on the platform. In order to help workers select tasks in crowdsourcing platform and improve their working efficiency, a new crowdsourcing task search technique is proposed in this paper. When searching crowdsourcing tasks, this technique mainly uses exploratory search technology, taking into account the behavior characteristics of workers' historical task completion and their search preferences. The main research work is as follows: 1) the model of interest preference of workers is established. In this paper, workers' interest preference is divided into two parts: long term interest preference and short term interest preference. One part of the long-term interest preference is extracted from the worker filling out the relevant form content when registering the crowdsourcing platform, the other part mainly comes from the analysis of the completion of the worker's historical task. In this paper, when analyzing the historical task of workers, we first extract the relevant work documents of workers, and then use the LDA model-based method to extract the relevant subject words as the feature representation of workers' long-term interest. The experimental results show that the precision of the model is higher than that of the others. (2) the exploratory crowdsourcing task search technique is studied. When searching crowdsourcing tasks, exploratory search technology combines the completion of workers' historical tasks and the characteristics of workers' own search, and presents the search results to workers individualized. By analyzing workers' interactions on crowdsourcing platforms, the search bias of workers can be guided, and their search preferences can be further excavated until the workers find the task of interest. The experimental results show that the application of exploratory search technology can effectively shorten the search time of workers and improve the efficiency of workers' search tasks. Firstly, the requirement analysis of the system is introduced, and the function analysis is carried out, then the overall design goal of the system framework is put forward, and the overall framework is designed into multi-module hierarchy, login registration module, task search module. Background management module, the final realization of each function. After testing, each module of the system can run stably, realize the worker individualized task search, shorten the time of the worker search task.
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1892321