本文選題：眾包設計 + 任務推薦�。� 參考：《計算機工程與科學》2017年05期

【摘要】：為了讓眾包平臺用戶更方便準確地搜尋到合適任務,促進其能力水平提升,解決眾包任務推薦動態(tài)性等問題,提出了一種基于多Agent的眾包任務推薦系統(tǒng)。首先,基于眾包平臺建立多Agent任務推薦模型,提出了模型設計思路與模型框架,并進一步闡述了各Agent功能、相互作用關系與相關算法;其次,提出眾包用戶能力水平提升相關算法;最后,利用NetLogo仿真軟件進行驗證。結果表明,眾包任務推薦系統(tǒng)可對用戶能力水平的提升起到促進作用,證明了在眾包平臺引入推薦系統(tǒng)的必要性。并且分析了多Agent技術可提升推薦系統(tǒng)的動態(tài)性、智能性與靈活性等整體性能,促進了眾包平臺數據的管理與維護。
[Abstract]:In order to make the users of crowdsourcing platform more convenient and accurate to find suitable tasks, to promote their ability to improve, and to solve the dynamic problems of crowdsourcing task recommendation, a crowdsourcing task recommendation system based on multiple Agent is proposed. First of all, based on the crowdsourcing platform, the multi-task recommendation model of Agent is established, the model design idea and model framework are proposed, and the functions of each Agent, interaction relations and related algorithms are further elaborated. The related algorithms of crowdsourcing user capability enhancement are proposed. Finally, NetLogo simulation software is used to verify this algorithm. The results show that the crowdsourcing task recommendation system can promote the improvement of the user's ability, which proves the necessity of introducing the recommendation system in the crowdsourcing platform. It also analyzes that multi-Agent technology can enhance the dynamic, intelligent and flexible performance of recommendation system, and promote the data management and maintenance of crowdsourcing platform.
【作者單位】： 天津大學機械工程學院;
【基金】：國家863計劃(2015BAF32B03,2013AA040605)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2095984