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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2017-01-01

Journal:系统工程理论与实践

Included Journals:EI、CSCD、CSSCI

Volume:37

Issue:12

Page Number:3270-3280

ISSN No.:1000-6788

Key Words:众包;任务推荐;工人模型;KSAO;协同过滤

Abstract:众包平台的信息过载使工人面临任务选择的困难.针对众包特征,本研究提出一种考虑工人兴趣和能力的任务推荐方法.该方法基于协同过滤推荐思想,首先通过TF-IDF技术构建考虑兴趣偏好的工人模型,然后将基于胜任力理论分析构建的工人KSAO能力集合融入到模型中,构建新的工人模型;在此基础上,利用余弦相似性、Jaccard相似性和改进的余弦相似性公式,计算工人间融合兴趣和能力的综合相似度,依此来选取近邻集并最终生成推荐.利用猪八戒网采集的数据进行实验,结果表明该方法的有效性,并通过对比实验证实该方法比传统协同过滤方法推荐效果更佳.从推荐视角丰富众包任务选择的研究,对于众包中解决信息过载、增进个性化体验等具有一定的现实意义.