[發明專利]一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法在審
| 申請號: | 201611095101.7 | 申請日: | 2016-12-02 |
| 公開(公告)號: | CN106776941A | 公開(公告)日: | 2017-05-31 |
| 發明(設計)人: | 崔俊嘯 | 申請(專利權)人: | 濟南浪潮高新科技投資發展有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06Q30/06 |
| 代理公司: | 濟南信達專利事務所有限公司37100 | 代理人: | 孟峣 |
| 地址: | 250100 山東省濟南市*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 模式 推薦 有效 解答 方法 | ||
技術領域
本發明涉及計算機應用技術領域,具體地說是一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法。
背景技術
隨著互聯的發展,眾包的興起引起了生產組織的變化,眾包將成為突破企業邊界的價值網絡,并將位于世界各地的專業的或具有興趣的人聯系起來,成為可以生產經濟價值的單位。眾包模式的快速發展有效擴大了電子商務的范圍,形成了新的電子商務模式。在眾包模式下,企業可以將自己的難題通過網絡眾包平臺發布,并且提供一定的資金來招募人才解決企業的難題。同時解答者可以在眾包平臺上尋找適合自己的任務,提交解決成果后就有機會獲得一定的報酬。這種模式降低了企業的成本,同時滿足供需雙發的需求,具有良好的發展前景。
現有的眾包模式是這樣的:眾包平臺中,企業(雇主)將任務發布到平臺上,對任務感興趣的解答者可以參與任務的解答,在任務到截止日期后,企業(雇主)在眾多篩選解答者提供的解答方案,選擇出滿意的解答方案,提供滿意方案的解答者可以得到任務報酬。然而,在大量的解答方案中挑選出令企業滿意的方案非常耗費時間和精力,導致一些企業對眾包模式望而卻步。
目前,對于上述問題,眾包平臺還缺少一種有效的解決方法,正是基于以上原因,現在提出了一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法,通過推薦方法得到有效解答者,即能為企業(雇主)提供滿意方案的解答者。
發明內容
本發明的技術任務是針對以上不足之處,提供一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法。
一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法,其具體實現過程為:
首先發布任務,然后從發布任務的平臺中獲取參與任務解答的所有解答者,通過評價維度得到解答者的行為數據,對從平臺中獲取的數據進行處理,得到對解答者的排序結果,從而達到推薦的目的。
在發布任務時,獲取當前任務信息并記錄,這里的的任務信息包括任務ID,任務名稱和任務類型。
從平臺中獲取所有解答者是指獲取解答者的ID、解答者名稱和任務ID,其中解答者名稱是指解答者在平臺中的注冊用戶名,任務ID是指解答者參與的任務的ID。
所述評價維度是指對解答者的評價分為知識契合度、參與任務頻率、中標率、任務收入、好評率、實名認證率六個方面,其中知識契合度是指解答者歷史參與的所有任務類別中當前任務類別所占的百分比;參與任務頻率是指解答者平均每月參與的任務數量;中標率是指解答者的中標任務數與參與任務數的百分比;任務收入是指解答者在以往參與的任務中的總收入;好評率是指解答者在任務中收到的主動好評個數占收到的主動評價總數的百分比;實名認證率是指解答者在眾包平臺中的實名認證是否獲得,當已獲得時,認證率為1,無認證時為0。
獲取到評價維度數據后,對數據進行處理的過程為:
首先對獲取的評價維度數據進行預處理;
然后將獲取的數據進行歸一化處理,得到歸一化后的數據;
獲取每個評價指標的權重,將所述歸一化處理的數據進行關聯,得到關聯后的契合度;
對解答者與任務的契合度按契合度由高到低進行排序,對契合度高的解答者進行推薦。
上述評價指標的權重使用AHP-熵權法得到。
契合度的排序通過topsis方法實現。
本發明的一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法和現有技術相比,具有以下有益效果:
本發明的一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法,通過推薦方法得到有效解答者,即能為企業(雇主)提供滿意方案的解答者,可以有效減少任務發布者在大量網絡信息中篩選解答者所耗費的時間和精力,實用性強,適用范圍廣泛,具有很好的推廣應用價值。
具體實施方式
下面結合具體實施例對本發明作進一步說明。
一種基于眾包模式的推薦有效解答者的方法,針對某一任務,從發布任務的平臺中獲取參與任務解答的所有解答者,依據推薦方法中的評價維度得到解答者的行為數據,對從平臺中獲取的數據依據推薦方法進行處理,通過處理后的數據得到對解答者的排序結果,從而達到推薦的目的。通過本方法,可以有效減少任務發布者在大量網絡信息中篩選解答者所耗費的時間和精力。
其實現過程為:
針對發布的任務,獲取當前任務類型;
從平臺中獲取參與任務的所有解答者;
依據推薦方法中的評價維度得到解答者的行為數據;
根據推薦方法對數據進行處理;
通過處理后的數據得到對解答者的排序結果,從而達到推薦的目的。
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