眾包模式下個性化任務搜索方法的研究
發(fā)布時間：2020-12-01 18:06
近年來,眾包得到了各個領(lǐng)域的廣泛關(guān)注,各大眾包平臺的快速興起,為互聯(lián)網(wǎng)大眾提供了一種新的工作模式。隨著眾包平臺的任務數(shù)量急劇增多,種類愈加繁雜,且對承接任務的工作者有一定的技術(shù)性要求。而眾包工作者專業(yè)背景、擅長技能和興趣愛好等不同,使得任務與眾包工作者的匹配成為一個難題�，F(xiàn)有眾包平臺主要通過眾包工作者主動搜索并選擇任務的方式進行任務匹配,因此如何利用個性化搜索技術(shù),使得眾包工作者更準確的搜索到合適的任務,對于解決當前問題具有十分重要的意義。個性化搜索技術(shù)主要試圖通過分析用戶的歷史行為對用戶初始搜索結(jié)果列表中的條目進行評分預測,并根據(jù)評分的高低進行重排序,最終返回給用戶新的結(jié)果列表。通過全面分析眾包工作模式的特點,眾包搜索和個性化技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及存在的問題,提出一種基于任務契合度的個性化任務搜索方法。采集工作者歷史數(shù)據(jù),生成對應的活動日志。通過任務查詢?nèi)罩就诰虮姲ぷ髡叩呐d趣偏好,同時通過任務交互日志挖掘工作者的任務擅長情況。分析了頁面駐留時間、鼠標點擊和滾動條拖動等行為對興趣度值的評價方法,細化了任務完成的不同情況對任務擅長度的貢獻。然后使用量化的興趣度和擅長度加權(quán)計算任務契合...
【文章來源】：青島大學山東省
【文章頁數(shù)】：58 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 眾包的研究現(xiàn)狀
1.2.2 個性化搜索相關(guān)技術(shù)
1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
1.3.1 研究內(nèi)容和所做的工作
1.3.2 本文的主要創(chuàng)新點
1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 眾包工作模式與個性化任務搜索
2.1 眾包工作模式
2.2 個性化任務搜索總體設(shè)計
2.2.1 總體框架
2.2.2 總體流程和模塊劃分
2.3 本章小結(jié)
第三章 眾包工作者的行為分析與獲取
3.1 任務契合度分析量化思想
3.2 眾包工作者行為分析
3.2.1 任務查詢行為分析
3.2.2 任務交互行為分析
3.3 眾包工作者行為采集
3.4 眾包工作者行為日志預處理
3.4.1 查詢?nèi)罩緣嚎s
3.4.2 交互日志預處理
3.4.3 語料生成與預處理
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于契合度的工作者偏好構(gòu)建和個性化搜索機制
4.1 基于契合度的工作者模型構(gòu)建與更新
4.1.1 工作者偏好模型的構(gòu)建
4.1.2 工作者偏好模型的更新
4.2 個性化搜索機制的實現(xiàn)
4.3 本章小結(jié)
第五章 個性化搜索方法在眾包平臺的測試
5.1 測試數(shù)據(jù)集
5.1.1 工作者行為日志
5.1.2 語料庫
5.1.3 任務特征項
5.1.4 工作者偏好構(gòu)建
5.2 性能評價標準
5.2.1 準確率
5.2.2 契合比
5.3 實驗結(jié)果分析
5.3.1 MAA評價調(diào)節(jié)因子對搜索質(zhì)量的影響
5.3.2 MR評價調(diào)節(jié)因子對搜索質(zhì)量的影響
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果
致謝
【參考文獻】：
期刊論文
[1]用戶偏好模型在眾包中應用的研究[J]. 王曉燕,李勁華. 青島大學學報(自然科學版). 2018(01)
[2]基于背景和內(nèi)容的微博用戶興趣挖掘[J]. 仲兆滿,管燕,胡云,李存華. 軟件學報. 2017(02)
[3]基于混合行為興趣度的用戶興趣模型[J]. 邢玲,宋章浩,馬強. 計算機應用研究. 2016(03)
[4]一種基于用戶配置文件的個性化檢索方法[J]. 胡妙,戴牡紅,陳浩. 計算機應用研究. 2016(02)
[5]眾包技術(shù)研究綜述[J]. 馮劍紅,李國良,馮建華. 計算機學報. 2015(09)
[6]個性化信息檢索中用戶興趣建模與更新研究[J]. 史寶明,賀元香,張永. 計算機應用與軟件. 2014(03)
[7]眾包式知識交易模式與運行機制匹配研究[J]. 李憶,姜丹丹,王付雪. 科技進步與對策. 2013(13)
[8]基于層次向量空間模型的用戶興趣表示及更新[J]. 郝水龍,吳共慶,胡學鋼. 南京大學學報(自然科學版). 2012(02)
[9]集合和字符串的相似度查詢[J]. 林學民,王煒. 計算機學報. 2011(10)
[10]一種結(jié)合詞項語義信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黃承慧,印鑒,侯昉. 計算機學報. 2011(05)
[1]網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析的若干問題研究[D]. 劉鵬.北京郵電大學 2010
博士論文
[1]用戶偏好模型在眾包中應用的研究[J]. 王曉燕,李勁華. 青島大學學報(自然科學版). 2018(01)
[2]基于背景和內(nèi)容的微博用戶興趣挖掘[J]. 仲兆滿,管燕,胡云,李存華. 軟件學報. 2017(02)
[3]基于混合行為興趣度的用戶興趣模型[J]. 邢玲,宋章浩,馬強. 計算機應用研究. 2016(03)
[4]一種基于用戶配置文件的個性化檢索方法[J]. 胡妙,戴牡紅,陳浩. 計算機應用研究. 2016(02)
[5]眾包技術(shù)研究綜述[J]. 馮劍紅,李國良,馮建華. 計算機學報. 2015(09)
[6]個性化信息檢索中用戶興趣建模與更新研究[J]. 史寶明,賀元香,張永. 計算機應用與軟件. 2014(03)
[7]眾包式知識交易模式與運行機制匹配研究[J]. 李憶,姜丹丹,王付雪. 科技進步與對策. 2013(13)
[8]基于層次向量空間模型的用戶興趣表示及更新[J]. 郝水龍,吳共慶,胡學鋼. 南京大學學報(自然科學版). 2012(02)
[9]集合和字符串的相似度查詢[J]. 林學民,王煒. 計算機學報. 2011(10)
[10]一種結(jié)合詞項語義信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黃承慧,印鑒,侯昉. 計算機學報. 2011(05)
[1]網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析的若干問題研究[D]. 劉鵬.北京郵電大學 2010
碩士論文
[1]基于用戶偏好的個性化搜索模型研究[D]. 胡馳.華中科技大學 2015
[2]基于本體的個性化信息檢索系統(tǒng)研究[D]. 王雨果.電子科技大學 2008
本文編號：2894964
【文章來源】：青島大學山東省
【文章頁數(shù)】：58 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 眾包的研究現(xiàn)狀
1.2.2 個性化搜索相關(guān)技術(shù)
1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
1.3.1 研究內(nèi)容和所做的工作
1.3.2 本文的主要創(chuàng)新點
1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 眾包工作模式與個性化任務搜索
2.1 眾包工作模式
2.2 個性化任務搜索總體設(shè)計
2.2.1 總體框架
2.2.2 總體流程和模塊劃分
2.3 本章小結(jié)
第三章 眾包工作者的行為分析與獲取
3.1 任務契合度分析量化思想
3.2 眾包工作者行為分析
3.2.1 任務查詢行為分析
3.2.2 任務交互行為分析
3.3 眾包工作者行為采集
3.4 眾包工作者行為日志預處理
3.4.1 查詢?nèi)罩緣嚎s
3.4.2 交互日志預處理
3.4.3 語料生成與預處理
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于契合度的工作者偏好構(gòu)建和個性化搜索機制
4.1 基于契合度的工作者模型構(gòu)建與更新
4.1.1 工作者偏好模型的構(gòu)建
4.1.2 工作者偏好模型的更新
4.2 個性化搜索機制的實現(xiàn)
4.3 本章小結(jié)
第五章 個性化搜索方法在眾包平臺的測試
5.1 測試數(shù)據(jù)集
5.1.1 工作者行為日志
5.1.2 語料庫
5.1.3 任務特征項
5.1.4 工作者偏好構(gòu)建
5.2 性能評價標準
5.2.1 準確率
5.2.2 契合比
5.3 實驗結(jié)果分析
5.3.1 MAA評價調(diào)節(jié)因子對搜索質(zhì)量的影響
5.3.2 MR評價調(diào)節(jié)因子對搜索質(zhì)量的影響
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果
致謝
【參考文獻】：
期刊論文
[1]用戶偏好模型在眾包中應用的研究[J]. 王曉燕,李勁華. 青島大學學報(自然科學版). 2018(01)
[2]基于背景和內(nèi)容的微博用戶興趣挖掘[J]. 仲兆滿,管燕,胡云,李存華. 軟件學報. 2017(02)
[3]基于混合行為興趣度的用戶興趣模型[J]. 邢玲,宋章浩,馬強. 計算機應用研究. 2016(03)
[4]一種基于用戶配置文件的個性化檢索方法[J]. 胡妙,戴牡紅,陳浩. 計算機應用研究. 2016(02)
[5]眾包技術(shù)研究綜述[J]. 馮劍紅,李國良,馮建華. 計算機學報. 2015(09)
[6]個性化信息檢索中用戶興趣建模與更新研究[J]. 史寶明,賀元香,張永. 計算機應用與軟件. 2014(03)
[7]眾包式知識交易模式與運行機制匹配研究[J]. 李憶,姜丹丹,王付雪. 科技進步與對策. 2013(13)
[8]基于層次向量空間模型的用戶興趣表示及更新[J]. 郝水龍,吳共慶,胡學鋼. 南京大學學報(自然科學版). 2012(02)
[9]集合和字符串的相似度查詢[J]. 林學民,王煒. 計算機學報. 2011(10)
[10]一種結(jié)合詞項語義信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黃承慧,印鑒,侯昉. 計算機學報. 2011(05)
[1]網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析的若干問題研究[D]. 劉鵬.北京郵電大學 2010
博士論文
[1]用戶偏好模型在眾包中應用的研究[J]. 王曉燕,李勁華. 青島大學學報(自然科學版). 2018(01)
[2]基于背景和內(nèi)容的微博用戶興趣挖掘[J]. 仲兆滿,管燕,胡云,李存華. 軟件學報. 2017(02)
[3]基于混合行為興趣度的用戶興趣模型[J]. 邢玲,宋章浩,馬強. 計算機應用研究. 2016(03)
[4]一種基于用戶配置文件的個性化檢索方法[J]. 胡妙,戴牡紅,陳浩. 計算機應用研究. 2016(02)
[5]眾包技術(shù)研究綜述[J]. 馮劍紅,李國良,馮建華. 計算機學報. 2015(09)
[6]個性化信息檢索中用戶興趣建模與更新研究[J]. 史寶明,賀元香,張永. 計算機應用與軟件. 2014(03)
[7]眾包式知識交易模式與運行機制匹配研究[J]. 李憶,姜丹丹,王付雪. 科技進步與對策. 2013(13)
[8]基于層次向量空間模型的用戶興趣表示及更新[J]. 郝水龍,吳共慶,胡學鋼. 南京大學學報(自然科學版). 2012(02)
[9]集合和字符串的相似度查詢[J]. 林學民,王煒. 計算機學報. 2011(10)
[10]一種結(jié)合詞項語義信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黃承慧,印鑒,侯昉. 計算機學報. 2011(05)
[1]網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析的若干問題研究[D]. 劉鵬.北京郵電大學 2010
碩士論文
[1]基于用戶偏好的個性化搜索模型研究[D]. 胡馳.華中科技大學 2015
[2]基于本體的個性化信息檢索系統(tǒng)研究[D]. 王雨果.電子科技大學 2008
本文編號：2894964
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