面向竞争式众包的产品设计任务推荐方法

TP393; 为了提高竞争式众包中任务匹配的准确率和效率,通过分析产品设计流程,提出一种考虑问题解决者能力和参与动机的双向推荐方法.该方法在基于内容推荐算法的基础上,首先构建了任务模型、问题解决者的能力模型和参与意愿模型;然后通过任务类别和问题解决者的技能标签匹配到对应的任务原始集和问题解决者原始集.在此基础上,对于匹配到的任务原始集,基于参与意愿模型将任务推荐给问题解决者,对于问题解决者原始集,基于能力模型和熵权法完成能力评价,按量化结果排序向问题提出者推荐问题解决者,从而完成设计任务与资源的精准匹配与双向推荐.通过实验表明,所提方法优于仅基于标签的推荐方法和基于标签的计算匹配分数的推荐算法...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 29; no. 10; pp. 3462 - 3471
Main Authors 周康渠, 张家铭, 何苗, 龙梅
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆理工大学机械工程学院,重庆 400054%猪八戒股份有限公司,重庆 401120 2023
Subjects
能力评估
recommendation algo-rithm
capability assessment
task model
任务模型
设计众包
crowdsourcing contest
竞争式众包
推荐算法
design crowdsourcing
Online AccessGet full text
ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2023.10.021

Cover

More Information
Summary:TP393; 为了提高竞争式众包中任务匹配的准确率和效率,通过分析产品设计流程,提出一种考虑问题解决者能力和参与动机的双向推荐方法.该方法在基于内容推荐算法的基础上,首先构建了任务模型、问题解决者的能力模型和参与意愿模型;然后通过任务类别和问题解决者的技能标签匹配到对应的任务原始集和问题解决者原始集.在此基础上,对于匹配到的任务原始集,基于参与意愿模型将任务推荐给问题解决者,对于问题解决者原始集,基于能力模型和熵权法完成能力评价,按量化结果排序向问题提出者推荐问题解决者,从而完成设计任务与资源的精准匹配与双向推荐.通过实验表明,所提方法优于仅基于标签的推荐方法和基于标签的计算匹配分数的推荐算法,对解决众包设计中海量个性化需求的资源匹配问题有一定意义.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2023.10.021