移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法

王健; 刘嘉欣; 赵国生; 赵中楠

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移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法

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针对移动群智感知中参与者积极性不高导致的数据质量低和激励成本高的问题,本文提出了一种基于混合用户模型与列表级排序学习算法相结合的协同排序任务推荐方法.根据参与者的历史行为对其进行分析,初步过滤掉一些劣质感知用户,同时利用参与者间的相似性构建混合用户模型.利用概率矩阵分解对参与者的意愿值进行预测,并根据排序学习得到一个排序模型.根据排序模型生成任务推荐列表,作为目标参与者的优选任务列表.基于真实数据集的仿真实验结果表明,本文提出的方法有效地提高了任务分配的准确率,与此同时减少了感知用户的移动距离.

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来源
《电子学报》 |2021年第10期|2012-2019|共8页
作者
王健; 刘嘉欣; 赵国生; 赵中楠;
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作者单位

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080;

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080;

哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025;

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
移动群智感知; 任务推荐; 协同排序; 混合用户模型; 参与者意愿;

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