【技术实现步骤摘要】
一种基于能力评估的众包任务匹配方法
本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种基于能力评估的众包任务匹配方法。
技术介绍
众包任务又被称为众创任务，是互联网模式下一种新型的任务解决方式，该方式把过去拟由自身完成的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的社会大众，从而借社会大众的智慧高效完成任务。这种任务通常由个人承担，但随着任务发布平台上待解决的任务量不断增加，任务应征者往往会被湮没在海量的任务需求信息当中，而无法找到真正适合于自己完成的任务，同时由于任务不能被更大范围的人群发现，也会导致所征集的成果质量并非最优。当前主要的几个主流的众包平台均提供了众包任务匹配机制，可以归纳为以下2类：一是被誉为世界第一个开放式创新平台的“InnoCentive”科研众包平台，该平台主要采用学科门类和任务时间来进行推荐的；二是国内著名的众包任务平台“猪八戒网”该平台主要采用任务门类和所属地区进行匹配的，可以看出这些任务匹配机制均为任务应征者的主动遴选。用户主动遴选的机制可以在很大程度上帮助任务应征者从海量任务中快速发现适合自己的众包...
【技术保护点】
1.一种基于能力评估的众包任务匹配方法，包括众包平台，众包平台中每个众包任务都有悬赏金额，可以由众包平台内的用户竞争获得，其特征在于，众包平台建有用户能力模型数据库以及众包任务需求特征模型需求特征模型数据库，用户能力模型数据库存储用户能力模型数据，用户能力模型数据包括技能、贡献度两个维度，技能维度包括开发工具偏好、技术领域偏好、完成任务难度分布三个指标，贡献度维度包括用户活跃度、完成任务数两个指标；众包任务需求特征模型需求特征模型数据库存储众包任务需求特征模型需求特征模型数据，众包任务需求特征模型需求特征模型数据包括所需开发工具、细分技术领域、任务难度三个指标，任务匹配工作...
【技术特征摘要】
1.一种基于能力评估的众包任务匹配方法，包括众包平台，众包平台中每个众包任务都有悬赏金额，可以由众包平台内的用户竞争获得，其特征在于，众包平台建有用户能力模型数据库以及众包任务需求特征模型需求特征模型数据库，用户能力模型数据库存储用户能力模型数据，用户能力模型数据包括技能、贡献度两个维度，技能维度包括开发工具偏好、技术领域偏好、完成任务难度分布三个指标，贡献度维度包括用户活跃度、完成任务数两个指标；众包任务需求特征模型需求特征模型数据库存储众包任务需求特征模型需求特征模型数据，众包任务需求特征模型需求特征模型数据包括所需开发工具、细分技术领域、任务难度三个指标，任务匹配工作过程包括以下步骤：
1)从用户能力模型数据库中调用申请参与众包任务的用户能力模型数据；
2)从众包任务需求特征模型需求特征模型数据库中调用待匹配众包任务的任务需求特征模型需求特征模型数据；
3)将调出来的用户能力模型数据中的技能维度与众包任务的需求特征模型需求特征模型进行匹配，首先对技能维度中的开发工具偏好与任务需求特征模型需求特征模型中的所需开发工具进行匹配，如果满足匹配要求，则进入下一步骤，否则重新开始第一个步骤调用新的任务需求特征模型数据；
4)对用户能力模型数据中技能维度中的技术领域偏好与任务需求特征模型需求特征模型中的细分技术领域进行匹配，如果满足匹配要求，则进入下一步骤，否则重新开始第一个步骤调用新的任务需求特征模型数据；
5)根据用户能力模型数据中技能维度中的技术领域偏好与完成任务难度分布与任务需求特征模型需求特征模型中的细分技术领域与任务难度进行判断，判断技术领域内的任务难度是否匹配，如果满足匹配要求，则标记该任务匹配，且进入下一个任务的匹配，否则重新开始第一个步骤调用新的任务需求特征模型数据；
6)判断是否所有任务数据库中的任务都与用户能力进行了匹配，若是，则根据用户能力模型数据中各技术领域活跃度，对所有已匹配的任务按活跃度从高到低排序，否则重新开始第一个步骤调用新的任务需求特征模型数据；
7)将经过排序后的所有与用户能力模型匹配的任务推荐给用户。
2.根据权利要求1所述的基于能力评估的众包任务匹配方法，其特征在于所述用户能力模型数据的技能维度为M+N+4维向量，其中M为开发工具数量，M维向量为[x1，x2，...xm，...xM]，xm是二元数值，用户掌握其中一项开发工具，对应的其对应的编号值xm＝1，否则为0；N为技术领域数量，N维向量为[y1，y2，...yn，...yN]，yn是二元数值，用户具备其中一项技术领域知识，对应的其对应的编号值yn＝1，否则为0；任务难度分为4个等级，用4维向量[z1，z2，z3，z4]表示，用户所参与的任务为其中一个等级，对应的其对应的编号值为1，其余三项编号值为0。
3.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐剑，唐艺，张翔，易比一，郝锋，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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