基于核加权KNN和多目标优化的众包平台定价系统设计

彭云聪; 任心晴; 石浩森

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基于核加权KNN和多目标优化的众包平台定价系统设计

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摘要

随着科技的发展,众包模式越来越受到人们欢迎,而任务定价合理程度关乎众包平台的发展.因此,本文针对任务定价问题,结合数据挖掘和多目标优化理论,设计了基于核加权KNN和多目标优化的众包平台定价系统.首先,分析影响任务定价的相关指标,构建基于核加权KNN的接单判别模型,并利用PSO算法优化参数,增加模型预测精度与鲁棒性.其次,以任务完成率最大、任务总价最小为目标函数,构建多目标优化模型.通过贪心法得出每增加1％任务完成率所需要最少的加价额度,采用有序样品最优聚类,根据最优分割点确定最佳定价方案,保证众包平台能在最小的代价下得到最好的发展.最后,提供众包平台定价系统的设计建议与改进方向.

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来源
《软件》 |2018年第6期|150-154|共5页
作者
彭云聪; 任心晴; 石浩森;
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作者单位

南京邮电大学;

江苏南京 210046;

南京邮电大学;

江苏南京 210046;

南京邮电大学;

江苏南京 210046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
众包平台任务定价; 核加权KNN; 多目标优化; 有序样品最优聚类;

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