[發明專利]一種基于類別和能力評價的眾包任務推薦方法

在審

• 申請號: 202011210826.2
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112308432A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 何苗;張家銘;周康渠;侯云浩
• 申請（專利權）人: 重慶理工大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212
• 代理人: 胡逸然

本發明公開了一種基于類別和能力評價的眾包任務推薦方法，包括：將任務文本進行分類，得到任務二級類別信息；提取能力方集合；基于任務二級類別信息與知識標簽信息進行匹配，得到各任務對應的能夠完成任務的能力方的集合；利用熵權法計算各任務對應的能夠完成任務的能力方的集合中各能力方的綜合經濟效益系數；基于綜合經濟效益系數對各任務進行能力方推薦。與現有技術相比，本發明除了考慮能力方是否能夠完成任務，還考慮了能力方完成任務時的綜合經濟效益，使得推薦信息前列的能力方不僅能夠完成任務，還能保證完成任務的質量，進而使得推薦的質量得到了提高，實現了眾包任務到能力方的精確推送。

技術領域

本發明涉及信息推薦領域，具體涉及一種基于類別和能力評價的眾包任務推薦方法。

背景技術

眾包(crowdsourcing)指公司或機構把原本內部完成的工作任務，以自由自愿的形式，外包給非特定的大眾網絡，這一概念最早由Howe提出。眾包在提出之后得到了快速的發展，興起了如：local motors社區，亞馬遜的Mechanical Turk，Dell公司的IdeaStorm，hair的hope，豬八戒等等一些眾包平臺，這些平臺改變了設計的環境，對象以及創新的模式。公司或者個人可以把設計需求放到眾包平臺上，吸引那些有興趣的人參與其中，使得最終的設計是集思廣益的結果。眾包平臺將傳統設計變成了眾包設計，解決了傳統設計在人力，財力，物力，智力方面的局限性，但也存在許多亟待解決的問題。如何精確的描述，區分，分解設計需求；如何快速準確的將設計需求和有興趣和能力的人進行匹配；如何對設計的質量進行管控等等都是眾包繼續發展的難題。

基于內容的推薦是將用戶的歷史信息作為依據，不用參考其它的用戶群，直接為用戶推薦和其歷史信息相似的信息。基于內容的推薦是最早使用在推薦系統中的一種算法，其優點在于：用戶之間相互獨立，僅僅根據物品本身的特征信息,就能為不同偏好的用戶進行推送；在一定程度上能避免新物品的冷啟動問題；其推薦結果的解釋性強。但該算法存在難以區分推薦內容質量的高低，不能發現用戶新的興趣等問題。

因此，如何提高推薦質量，實現眾包任務到能力方的精確推送成為了本領域技術人員急需解決的問題。

發明內容

針對現有技術中存在的上述不足，本發明實際要解決的問題是：如何提高推薦質量，實現眾包任務到能力方的精確推送。

為解決上述技術問題，本發明采用了如下的技術方案：

一種基于類別和能力評價的眾包任務推薦方法，包括：

S1、獲取任務文本，將任務文本進行分類，得到任務二級類別信息；

S2、獲取能力方信息及能力方對應的歷史任務信息，提取能力方集合，能力方集合包括能力方id、能力方對應的知識標簽信息及能力信息；

S3、基于任務二級類別信息與知識標簽信息進行匹配，得到各任務對應的能夠完成任務的能力方的集合；

S4、利用熵權法計算各任務對應的能夠完成任務的能力方的集合中各能力方的綜合經濟效益系數；

S5、基于綜合經濟效益系數對各任務進行能力方推薦。

優選地，步驟S1中，將任務文本進行分類，還得到任務三級類別信息及任務賞金信息，所述基于類別和能力評價的眾包任務推薦方法還包括：

S6、從歷史任務信息中提取能力方對各三級類別的參與動機信息，參與動機信息；

S7、基于參與動機信息、任務三級類別信息及任務賞金信息對能力方進行任務推薦。

優選地，步驟S2中：