隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(shù)界廣泛關(guān)注。在眾包平臺上存在任務(wù)無法受到用戶關(guān)注和任務(wù)與參與用戶不匹配的問題,導致任務(wù)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(wù)特征研究相應(yīng)的眾包任務(wù)推薦方法,提高眾包平臺任務(wù)解決效率。針對新任務(wù)參與用戶與任務(wù)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(wù)推薦方法。首先,基于任務(wù)標題與需求描述文本計算任務(wù)間的相似度,并利用相似度獲得用戶交易記錄中與新任務(wù)相似的已完成任務(wù);然后,選擇評價指標對用戶完成相似任務(wù)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(wù)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(wù)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(wù)推薦方案。針對緊急任務(wù)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(wù)推薦方法。首先,基于相似任務(wù)在規(guī)定時間內(nèi)參與人員的數(shù)量預判任務(wù)是否屬于緊急任務(wù);然后,采集用戶交易記錄數(shù)據(jù)和任務(wù)提交方案數(shù)評價用戶活躍度與任務(wù)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(guān)鍵詞，定義關(guān)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(guān)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
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碩士論文
[1]基于灰色關(guān)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(luò)的動態(tài)信任模型研究[D]. 謝苑.河南大學 2010



本文編號：3560231