基于社交平台的众包质量控制算法研究

众包产生于比较复杂的互联网平台上,必须对互联网平台上的众包质量进行控制,研究基于社交平台的众包质量控制算法尤为必要。根据众包问题涉及领域,将用户在社交平台领域的直接信誉度算法与用户对历史任务完成情况的质量评估算法相结合完成用户筛选,并根据筛选用户给出的方案集,利用最大期望算法（E-M算法）获取正确率相对较高的方案。实验结果表明,即使在加入了一些恶意工作者的情况下,利用直接信誉度算法与用户质量评估算法筛选用户,并使用E-M算法处理方案集能够使社交平台上的众包质量得到较好控制。     

基于用户评分和项目类偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤(Collaborative Filtering)算法一般采用Pearson相关系数、索伦森指数等方法衡量用户之间的相似性。但是,这些方法难以区分个人的习惯和偏好,以至于计算结果准确度低、区分度差。因此提出从评分差异、评分偏好、置信度3个方面衡量用户的评分相似性,结合项目类偏好去衡量用户相似性。真实数据集上的测试结果显示,改进后的算法比传统度量方法获取到的平均绝对误差(MAE)值更小,能够有效地提高推荐质量。     

众包平台中众包任务与运行机制的匹配性研究

新时代下信息技术的应用与更新为众包平台的进步和发展创造了新的机遇,通过文献研究,发现众包任务与众包平台运行机制的匹配性直接或间接地影响着众包活动的整体绩效。文章在对国内外众包网站案例进行分析的基础上,从任务结构化、任务依存性、任务承诺3个维度划分了众包任务,探讨了不同的任务类型与交易机制、激励机制以及信用机制3种平台运行机制的匹配关系,而且为提高运行绩效,针对众包平台运行机制提出了优化建议。     

“拍照赚钱”平台任务定价模型研究

基于移动互联网的自助式劳务众包平台发展迅速,而“拍照赚钱”仅需一部手机就可完成任务获得酬金的便利成功地吸引了大众的关注,在这种新型自助服务模式迅速发展的同时,任务定价存在的问题也逐渐浮现。通过K-means聚类分析对各任务进行分类,根据服务定价理论以及影响平台任务定价的主要因素(任务所处位置偏僻程度、区域会员密度、区域任务密度),构建平台的任务定价模型;为了提高任务完成率以及实现最优的人力资源配置,对任务定价模型进行优化,即将任务联合在一起打包发布;对劳务众包平台建立可行性建议。     

基于项目特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是最常用、最经典的个性化推荐算法之一。在算法计算中相似度计算是影响算法质量的关键因素,该算法中相似度计算根据用户评分差值作为距离来衡量,忽略了项目自身特征属性对相似性计算的制约。因此提出一种基于项目特征的协同过滤推荐算法(IFCF),结合项目评分相似度,利用Logistic二分类算法思想将用户对项目的偏好分为喜爱与不喜爱两类,再利用贝叶斯概率原理将用户对各项目特征的喜爱程度差值作为相似度调整度,以达到提高项目相似性度量准确度的目的。实验结果表明,该算法能够有效提高推荐算法的精度。     

众包理念下在线课程游戏化学习任务设计研究

众包作为国家双创重点倡导的四种模式之一,因其集众智、汇众力,充分发挥“互联网+”的乘数效应而备受关注,在商业领域得以广泛应用。在教育领域,大规模在线课程的任务在目标、形式和内涵等方面与众包具有高度一致性,研究尝试将学习任务放在众包框架下进行探讨,结合众包理念对学习任务进行游戏化分析、设计和应用。通过解析学习者的成就需求,确定任务的三种类型及其匹配的任务要素特征,构建众包理念下大规模在线学习游戏化任务设计框架,并明确具体的游戏化激励设计策略,尝试为大规模在线课程学习任务的优化提供思路。     

用游戏“众包”科普

“众包”是什么？ 网络资讯时代新鲜词儿就是多,这不,又整出一个“众包”来。“众包”就是在互联网上邀请一大群人合作完成大型项目,就是以集体的力量,更快、更好、更廉价地完成单个组织不可能完成的任务。     

基于改进网格模拟器的DBC优化调度算法研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一.网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台.本文阐述了GridSim模拟器的整个框架结构和运行机制.分析了其不足,并加以改进形成新的模拟器DSSim.还对基于市场经济模型的DBC:优化调度算法进行了改进,并通过新模拟器DSSim进行了相应的模拟.模拟结果表明,改进后的算法无论在任务平均完成时间还是任务的完成率上都优于以前的优化调度算法.     

基于二分K-means的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,提出了一种基于二分K means的协同过滤推荐算法。该算法在K means算法的基础上,为了降低初始质点选择对聚类结果的影响,在运行中逐个添加质点。首先初始化评分数据并将其作为初始簇,然后选择合适的簇随机产生两个质点将簇分裂为两个簇,重复上述步骤,直到聚类完成。最后为了降低不同用户评分标准差异,将用户评分的平均值和用户同簇内相互间的相似度相结合,计算预测评分矩阵,生成推荐结果。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了数据稀疏问题,提高了推荐质量。     

一种基于神经网络级联算法的软件可靠性增长预测方法

介绍了一种基于神经网络级联算法的软件可靠性增长预测方法，阐述了该算法的具体步骤．对预测系统进行了定义，提出了预测手段，并对预测进行了度量．测试结果与传统方法比较，该方法的较优越性能．     

基于层次注意力模型的软件众包定价方法研究

为了解决软件众包任务定价决策阶段可用信息有限的问题,提出一种基于层次注意力模型的软件众包定价方法。利用层次注意力模型提取软件众包任务需求文本语义特征,可以在需求文本中自动发掘与任务价格相关的有效信息。此外,将文本划分成词和句两个层次对全文进行有重点的表示,可以更好地表示文本特征。实验结果表明,该方法能够有效克服生产环境的局限性,降低特征提取难度,并在一定程度上提高了预测性能。     

基于网络平台的个性化知识推荐系统设计

本文利用学科知识点之间的层次关系图设计知识表示模型,而用户模型则以＂用户的认知水平＂和＂用户兴趣＂为中心而构建,在此基础上提出组合过滤推荐算法.该算法保留了内容过滤推荐算法和协同过滤推荐算法的优点,又弥补了两种算法的不足,通过测试评估,验证了组合过滤推荐算法的有效性和准确性.     

遗传算法在云任务调度中的应用

云任务调度的目的是快速找到全局最优解.将多个云任务合理的分配给有限的资源上,使得整个任务的完成时间较短.文中主要介绍了遗传算法在云任务调度中的应用.通过仿真实验分析了采用精英策略的遗传算法和没有采用精英策略的遗传算法在云任务调度中的不同.     

一种小型水质监测无人船控制系统设计

无人船在水质检测、采样、巡逻等方面有着广阔的应用前景。针对无人船传输数据实时性差的问题，利用4G网络结合数据传输模块进行无人船与控制中心之间的数据传输；针对具有自主能力的无人船造价昂贵的问题，以树莓派为控制中心设计无人船控制系统，实现无人船的自动巡航；针对无人船无法自动处理突发情况的问题，采用移动端、遥控器、服务器端多端控制的方法；针对无人船适应环境能力较差的问题，采用PID算法进行无人船的航向控制。实验结果表明，该算法可实现无人船的多端控制、数据实时传输与自动巡航功能。     

基于混合遗传算法的关系型数据库多连接查询优化

该文分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算。结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能。     

改进决策树算法在水环境质量评价中的应用

根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持。实验结果表明,改进算法所建立的决策树精确度高、树型结构简单,生成的规则简便、准确,更加符合实际情况,对水环境质量可以作出更为客观、合理的评价,具有一定的实用价值。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度研究

针对中小型企业生产车间柔性作业调度问题,采用改进的遗传算法求解最优调度结果。将最大完工时间最小化作为调度目标,对经典遗传算法进行相应的改进。首先利用粒子群算法获取工序序列与粒子参数之间的映射关系,在初始种群中利用混沌映射和反向学习策略以提高初始种群质量;然后提出一种将机器编码和工序编码相结合的分段编码方法,以解决某道工序有多台可选机器加工的问题;最后利用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度。通过对 Brandimarte 设计的 10 组不同规格的基准案例进行仿真实验,得到进化曲线和最优调度方案。实验结果验证了该方法的实用性和有效性。     

Fostering students’ participation in creating educational content through crowdsourcing

This paper proposes and evaluates a model of crowdsourcing in microlearning that includes the balancing of collaborative learning and crowdsourcing mechanisms. The goal of the research is to implement a learner-centered approach through crowdsourced content creation and to improve the process and outcomes of learning. Crowdsourced content creation was accomplished through a collaborative project within a higher education institution. Micro-courses in the form of short video lessons were created by students and published on the Coursmos platform and a certain group of students attended these micro-courses. The evaluation was carried out at the Faculty of Organizational Sciences, the University of Belgrade on a sample of 71 students who created micro-courses and 74 students who attended these micro-courses. The results show that the developed model provides simple communication and collaboration among students, high level of their self-organization and satisfaction, efficient management of crowdsourcing network and collaborative knowledge building.     

双轮驱动网络自主学习平台的研究与实践

基于网络的学习正逐步成为一项常规学习形态,但目前大多网络学习平台缺乏约束和驱动学生主动学习的机制。文章提出一种基于效果反馈驱动和学习任务驱动的网络自主平台,并对该平台的学习流程、学习效果评价算法模型、系统功能结构及核心实现技术进行阐述。应用结果表明,该系统可为高校学生开展网络自主学习提供可靠有效的支撑。