[發(fā)明專利]一種基于眾包的群智貢獻評審方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911058172.3
• 申請日: 2019-11-01
• 公開（公告）號: CN110826900B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 唐藝;唐劍;張翔;易比一;何焱
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍軍事科學院國防科技創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 北京豐浩知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11781
• 代理人: 李學康

1.一種基于眾包的群智評審方法，包括評審系統(tǒng)和眾包平臺，其特征在于，眾包平臺的注冊用戶既可以作為眾包任務(wù)的參與者，也可以作為評審系統(tǒng)的評審專家，眾包平臺存儲了注冊用戶的歷史數(shù)據(jù)并對注冊用戶建立刻畫模型，評審系統(tǒng)對每個待評審的眾包任務(wù)建立任務(wù)需求模型，評審系統(tǒng)工作過程包括以下步驟：

1)用戶刻畫模型，包括“開發(fā)工具偏好”、“技術(shù)領(lǐng)域偏好”、“完成任務(wù)難度分布”、“用戶活躍度”、“完成任務(wù)數(shù)”指標；任務(wù)需求模型，包括“開發(fā)工具偏好”、“技術(shù)領(lǐng)域偏好”、“完成任務(wù)難度分布”指標；

基于“開發(fā)工具偏好”、“技術(shù)領(lǐng)域偏好”、“完成任務(wù)難度分布”能力匹配，“用戶活躍度”、“完成任務(wù)數(shù)”貢獻度匹配，以及用戶歷史信息，匹配潛在任務(wù)評審專家；

選取符合匹配要求的注冊用戶推送評審任務(wù)，接受邀請的則被選為評審專家，如果評審專家人數(shù)滿足數(shù)量要求，則進入下一步驟，否則重新進行本步驟；

2)確定每個評審專家的權(quán)重因子，設(shè)定歷史信息步長數(shù)值為l，對于當選評審專家次數(shù)小于l的注冊用戶權(quán)重因子為1；

對于當選評審專家次數(shù)大于等于l的注冊用戶權(quán)重因子則可以通過對以往歷史評審得分的偏差進行權(quán)重因子修正得出：

設(shè)眾包任務(wù)為M，選取了N個評審專家，m_n為第n個評審專家的第m次任務(wù)，為第n個評審專家的權(quán)重因子，為第n個評審專家的第m次任務(wù)評審給出的實際分值；

根據(jù)其前l(fā)次評選行為來校正當前權(quán)重因子，設(shè)第n個評審專家的第m_n-l次評選行為的實際評分為權(quán)重因子為而該次評選活動的總評分為則該次評選活動的理想權(quán)重因子

第n個評審專家在該次評選活動中的權(quán)重因子偏差程度為：

則第n個評審專家前l(fā)次評分的權(quán)重因子偏差程度的均值為：

得到第n個評審專家第l次評分的權(quán)重因子偏差程度的標準差為

則用下面公式對第n個評審專家當前任務(wù)的權(quán)重因子進行校正：

如果本次任務(wù)選取的評審專家的權(quán)重因子全部確定，則進入下一步驟，否則重新進行本步驟；

3)每個評審專家對任務(wù)成果進行獨立評分，并在評分時限內(nèi)在線提交分數(shù)

4)通過歸一化使得所有專家的權(quán)重因子之和為1，該次眾包評審任務(wù)給出的總體分值為S_M，由公式

計算得出；

5)記錄所有參與任務(wù)評審專家的評審數(shù)據(jù)信息，更新眾包平臺的數(shù)據(jù)存儲。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于眾包的群智評審方法，其特征在于所述步驟1)中匹配要求為：根據(jù)歷史評分信息，剔除連續(xù)3次評分與最終結(jié)果相差30％以上的評審專家。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于眾包的群智評審方法，其特征在于所述步驟5)結(jié)束后，計算該次評分分值偏差程度，并反饋給評審專家，對于偏差達到30％以上的人員，進行信息推送提示。