【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于社交关系推荐的冷启动缓解方法，属于计算机，特别是计算机群智感知系统领域。
技术介绍
1、随着群智感知和移动众包系统的不断发展，其利用大规模用户参与和智能手机等便携式设备参与完成任务的方法，结合了群体的力量和个人的智能设备，通过定义和发布任务，招募参与者注册，任务分发和管理，数据收集和处理，酬劳和奖励管理，反馈和评价系统，可以在短时间内吸引大量参与者并启动任务。加快任务的执行速度，实现了外包任务的有效完成，极大地减少了任务完成成本，且提高了工作质量。但众包系统也面临如冷启动、激励机制、质量控制、数据安全和隐私、任务分配和监督、信任和声誉问题，以及依赖外部参与者等一些挑战和缺点。
2、在平台初期，由于缺乏足够的参与者，平台将面临冷启动问题，冷启动问题是指在平台刚刚建立或建立不久时，没有足够的用户愿意且能去完成平台需要完成的任务。因此，平台需要更多的用户注册系统并参与到任务完成的过程中，而缓和冷启动问题的一种方法可以是由系统采用激励机制激励注册用户邀请好友加入平台成为注册用户。
3、如果平台在不考虑用户利益的情况下发布任务，也就是说，平台只考虑自身利益最大化，那么，从长远来看，会造成注册用户的流失，加剧冷启动问题。虽然通过社交网络邀请朋友加入平台可以增加候选人池的数量，但只考虑眼前的利益，即最大限度地完成当前任务，将导致用户对该众包系统不感兴趣而退出系统。因此，考虑到平台的长远发展，在通过社交网络不断邀请好友加入平台的同时，还需要考虑向平台上的用户推荐感兴趣的任务，让用户留在平台上。基于上述目
技术实现思路
1、针对上述问题，提出了一种基于社交关系推荐的冷启动缓解方法，具体步骤如下：
2、步骤一、依据社交关系生成新加入用户的朋友链及计算与其相似度：
3、1、已注册用户邀请朋友注册系统成为新用户，统计新用户朋友链：
4、1)已经注册的用户通过社交网络关系邀请他的朋友注册成为新用户；
5、2)通过用户注册的邀请信息，可以递归查询到该新用户u的朋友链f＝ψ(u)其中ψ是递归查询邀请函数，若u1邀请u2，u2邀请u3，....，um邀请um+1，那么u3的朋友链是{u2，u1}，um+1的朋友链则是{um，…，u3，u2，u1}；
6、3)如果朋友链中用户个数m＜n，则需要依据朋友链和其他用户采用ganf算法生成朋友v＝{v1，v2，...，vp}，其中p+m≥n。进而，f＝f∪v。
7、2、计算新用户与朋友链中每个朋友的相似度s(u，x)：
8、用户u与朋友之间的相似度：x∈x，其中x表示朋友链的远近距离。
9、3、推测新用户的任务偏好和兴趣向量p：
10、1)对朋友链f中的用户兴趣和偏好构建偏好向量t＝{t1，t2，...，tk}，其中i＜j，∑ti≥∑tj，∑表示偏好tk或对tk有兴趣的总用户数；
11、2)度量用户u对任务t的感兴趣程度，并按程度降序排序得到兴趣向量p。
12、步骤二、通过推荐黄金任务确认新用户真实兴趣偏好及其可靠度：
13、1、向新用户推荐黄金任务g，并测算新用户完成黄金任务的质量q：
14、其中，g＝{g1，g2，…，gi}，q＝{q1，q2，…，qi}。
15、2、根据新用户完成黄金任务的质量q并结合兴趣向量p确认用户的真实兴趣向量p*：
16、1)将质量q转化为兴趣向量p′：
17、p′＝γ(q)＝logqq，其中q为满分；
18、2)计算由质量表示的兴趣与兴趣向量之间的相似度p*：
19、p*＝ξ(p′，p)＝(p1′×p1，p′2×p2，...，p′m×pm)，其中m为向量长度。
20、3、根据新用户完成黄金任务的质量q计算新用户的可靠度r：
21、其中q为满分，λ为平衡因子。
22、步骤三、将需要完成的任务和黄金任务推荐给用户实现任务高质量完成最大化：
23、1、向用户推荐任务t或黄金任务g：
24、1)采用cf全局最优推荐算法将任务针对性地推荐给对应的用户，如果存在一些任务找不到合适的用户，则执行下一步；
25、2)采用try算法将1)中剩余的任务推荐给相应的用户。
26、2、测算任务完成的质量qt和黄金任务完成得质量qg并计算任务完成度f*：
27、1)测算任务完成的质量qt和黄金任务完成的质量qg：
28、其中，qg＝{g1，g2，…，gi}，qt＝{q1，q2，…，qi}；
29、2)计算任务完成度f*：
30、其中t*为所有完成的推荐任务，t为所有推荐出去的任务。
31、3、根据用户完成黄金任务的质量qt和qg更新用户的可靠度r：
32、其中，q是质量满分。
33、步骤四、结算用户完成任务获得的任务报酬、任务补偿和留存奖励：
34、1、根据用户完成任务的情况计算用户获得的任务报酬w：
35、其中，t是用户完成的任务集合，pt是任务t的报酬。
36、2、根据用户完成黄金任务的情况计算用户获得的任务补偿c：
37、其中，g是用户完成的黄金任务集合，pg是黄金任务g的报酬。
38、3、根据用户留在平台中的情况计算用户获得的留存奖励a：
39、其中，t是用户完成的任务集合，g是用户完成的黄金任务集合，t是用户留在系统中的时间，a0，α，β分别为对应时间、任务、黄金任务的奖励因子。
40、步骤五、学习用户完成的任务及黄金任务类型和朋友链获得用户的新兴趣和偏好：
41、1、通过对用户完成的不同类型的任务tu及黄金任务gu的质量测算兴趣iu：
42、其中，q(x)为任务x的质量分数，μ，v分别为任务、黄金任务的平衡因子。
43、2、根据朋友链中完成的不同类型的任务tf及黄金任务gf的质量测算他们的新兴趣和偏好if：
44、其中u为朋友链集合，u为朋友距离的远近。
45、3、根据iu，if推测新用户的真实兴趣偏好i*：
46、i*＝φ(iu，if)＝αiu+βif，其中，α，β分别是用户偏好和朋友偏好的平衡因子。
47、综上所述，本专利技术优点如下：
48、1)通过提取朋友链的兴趣偏好和黄金任务确认，可实现用户兴趣偏好的准确挖掘；
49、2)结合黄金任务完成质量评估可靠性实现可靠用户完成新任务；
50、3)结合两种推荐算法将任务推荐给用户实现任务高质量完成最大化；
51、4)结合任务补偿和留存奖励让用户长久留在系统中，缓和系统冷启动问题；
52、5)通过学习用户完成的任务及黄金任务类型和朋友链实现更精确地挖掘用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于社交关系推荐的冷启动缓解方法，其特征在于首先依据社交关系生成新加入用户的朋友链及计算与其相似度并推测新用户的兴趣和偏好,然后通过推荐黄金任务确认新用户真实兴趣偏好及其可靠度，将需要完成的任务推荐给用户实现任务高质量完成最大化，结算用户完成任务获得的任务报酬、任务补偿和留存奖励，平台通过学习用户完成的任务及黄金任务类型和朋友链获得用户的新兴趣和偏好，实现提高用户留存率继而缓解冷启动问题，至少还包括以下步骤，
【技术特征摘要】
1.一种基于社交关系推荐的冷启动缓解方法，其特征在于首先依据社交关系生成新加入用户的朋友链及计算与其相似度并推测新用户的兴趣和偏好,然后通过推荐黄金任务确认新用户真实兴趣偏好及其可靠度，将需要完成的任务推荐给用...
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