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
实质审查的生效
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。

基本信息
专利标题 :
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
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114547473A
申请号 :
CN202210254290.7
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2022-03-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
冯毅雄高晓勰洪兆溪胡炳涛张志峰谭建荣
申请人 :
浙江大学
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
林超
优先权 :
CN202210254290.7
主分类号 :
G06F16/9535
IPC分类号 :
G06F16/9535  G06N3/12  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20220315
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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