[发明专利]基于决策模型与遗传矩阵分解法的众包任务数据推荐方法在审
| 申请号： | 202210254290.7 | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN114547473A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 冯毅雄;高晓勰;洪兆溪;胡炳涛;张志峰;谭建荣 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/12 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于决策模型与遗传矩阵分解法的众包任务数据推荐方法。包括：1)对众包平台中的历史数据进行预处理，获得预处理后的历史数据，基于预处理后的历史数据建立任务特征矩阵和用户特征矩阵；2)利用基于用户知识融合决策方法对任务特征矩阵和用户特征矩阵进行信息匹配，获得初始能力匹配矩阵；3)根据任务特征矩阵和用户特征矩阵建立匹配决策模型；4)根据初始能力匹配矩阵，利用遗传矩阵分解算法对匹配决策模型进行求解，获得用户与多个任务之间的匹配度，众包平台基于用户与多个任务之间的匹配度为用户进行众包任务推荐。本发明提高了众包平台上任务推荐的精度与效率，有效解决了众包场景中任务超载与任务匹配效率低的现实问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 决策 模型 遗传 矩阵 解法 任务 数据 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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