一种众包任务推荐方法技术

本发明专利技术提供一种众包任务推荐方法，包括如下步骤：根据众包平台上的众包工人数据和历史任务，对众包工人进行用户画像更新及用户画像等级更新；根据待处理任务的要求对所述众包工人进行筛选，并获得众包工人列表；根据所述待处理任务的要求和所述众包工人列表确定所述待处理任务的完成时间和价格；根据所述完成时间和价格，通过任务推荐模型确定所述众包工人的推荐概率列表；根据所述待处理任务和所述推荐概率列表，将待处理任务推荐给所述众包工人列表中的众包工人。本发明专利技术通过对众包工人进行用户画像，通过用户画像中的属性对众包工人的技能进行等级评分，并生成推荐概率列表，从而实现将任务自动推送给众包工人。

【技术实现步骤摘要】
一种众包任务推荐方法
本专利技术涉及任务推荐领域，尤其涉及一种众包任务推荐方法。
技术介绍
近年来，众包作为一种分布式的问题解决和商业生产模式正在得到广泛的应用，如广为人知的Mturk、CrowdFlower、百度众测等平台。众包模式通过在互联网众包平台上征集大量分布在世界各地的众包工人来完成一个人或一个团队难以在短时间内完成的任务。在众包模式中，任务被分配给互联网上的工人来完成，这样公司的生产成本就可以大大降低，众包工人则可以通过完成众包任务获得经济回报或者锻炼专业技能，同时众包平台则可以通过众包任务的分派和回收获取服务费用，是一种多赢的商业模式。在众包系统中，任务推荐可以帮助任务的发布者更快地获得高质量的输出，并可以帮助众包工人更快地找到适合的任务。但是对于众包任务发布方和众包工人来说，希望合适的工人完成合适的任务往往并没有达到预期。对一个众包工人来说，他经常难以找到合适的任务来完成，因为他往往需要面对海量的任务选择，这些任务有的需要特殊技能，有的价格差别很大。例如，在2011年2月，MTurk平台每天平均为合格的众包工人提供的任务本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种众包任务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：更新众包平台上每一众包工人对应的用户画像参数，所述用户画像参数包括用户画像属性以及用户画像等级；/nS2：根据待处理任务的要求对所述众包工人进行筛选并获得众包工人列表，所述众包工人列表由符合待处理任务的要求的众包工人构成；/nS3：确定所述待处理任务的完成时间和价格，所述时间和价格根据所述待处理任务的要求和所述众包工人列表确定；/nS4：确定所述众包工人的推荐概率列表，所述推荐概率列表根据所述完成时间和价格并通过任务推荐模型；/nS5：根据所述待处理任务和所述推荐概率列表，将待处理任务推荐给所述众包工人列表中的众包工人。/n

【技术特征摘要】
1.一种众包任务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：更新众包平台上每一众包工人对应的用户画像参数，所述用户画像参数包括用户画像属性以及用户画像等级；
S2：根据待处理任务的要求对所述众包工人进行筛选并获得众包工人列表，所述众包工人列表由符合待处理任务的要求的众包工人构成；
S3：确定所述待处理任务的完成时间和价格，所述时间和价格根据所述待处理任务的要求和所述众包工人列表确定；
S4：确定所述众包工人的推荐概率列表，所述推荐概率列表根据所述完成时间和价格并通过任务推荐模型；
S5：根据所述待处理任务和所述推荐概率列表，将待处理任务推荐给所述众包工人列表中的众包工人。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中所述用户画像属性包括：背景与技术描述、在线时间偏好描述和历史任务完成情况描述；
所述背景与技术描述包括：所学专业、从事领域和技能等级；
所述在线时间偏好描述包括：常登录时间段和常领取任务时间段；
所述历史任务完成情况包括：常完成任务的类型、常完成任务所属领域、完成任务的准确率和常完成任务的价格。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S1中所述用户画像等级更新包括以下步骤：
S101：采集背景与技术描述、在线时间偏好描述和历史任务完成情况描述参数，通过文本预处理剔除非法数据；
S102：计算所述属性中数值及集合信息，包括常登录时长、常完成任务的时间、常登录时间段等；采用LDA聚类计算更新常完成任务的类型、常完成任务所属领域；
S103：根据完成任务情况计算众包工人等级评分，根据等级评分归类技能等级；在当前第t+1周期后等级评分SCi计算公式为：



其中，SCi...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘端阳，
申请(专利权)人：深圳莫比嗨客数据智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44