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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本公开属于群智感知技术领域，提供了一种基于意愿和信任双重约束的群智感知团队招募方法及系统，包括以下步骤：获取参与者的历史参与记录，构建参与者之间的意愿网络和信任网络；基于图卷积网络以及所构建的意愿网络和信任网络，预测参与者之间的协作意愿和信任关系；对所预测后的协作意愿和信任关系进行共识约束，构建群智感知团队；根据所构建的群智感知团队和招募平台，进行协作团队招募过程的仿真。
主权项：1.一种基于意愿和信任双重约束的群智感知团队招募方法，其特征在于，包括以下步骤：获取参与者的历史参与记录，构建参与者之间的意愿网络和信任网络；基于图卷积网络以及所构建的意愿网络和信任网络，预测参与者之间的协作意愿和信任关系；具体的，使用图卷积网路分别去学习用户对之间未知的意愿和信任关系传播和聚集规则；根据所构建的意愿网络和信任网络确定图卷积网络的输入，利用数据对图卷积网络分别进行训练以学习隐藏在真实数据中的意愿信任的传播模式，训练完成后得到确定的网络链路预测模型结构和用户的向量嵌入式表示，学习模型中隐藏层和输出层的权重和偏差矩阵，得到用户表达更能准确的预测意愿网络信任网络中缺失的网络链路关系；对所预测后的协作意愿和信任关系进行共识约束，构建群智感知团队；具体的，在进行共识约束的过程中，构建协作团队划分的联合优化的目标函数，基于所述目标函数最小时的协作意愿和信任关系构建群智感知团队；在目标函数的优化过程中，采用曲线搜索法进行所预测后的协作意愿和信任关系的迭代交替；设和，其中表示从意愿网络中组建的第i个团队，表示从信任网络中组建的第i个团队，C表示团队的数量；定义两个团队分配矩阵，来描述用户ui所在团队，的情况，表述如下所示： 协作团队划分的联合优化的目标函数为： 其中，和分别控制全局约束和局部约束的权重，和分别表示用户在意愿网络和信任网络的团队划分的相似度，和分别是意愿网络和信任网络上的归一标准化的拉普拉斯矩阵；给定特定用户i以及其局部K最近邻，定义用户i的局部团队分配矩阵和，是全1的向量；根据所构建的群智感知团队和招募平台，进行协作团队招募过程的仿真。
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百度查询： 山东师范大学 基于意愿和信任双重约束的群智感知团队招募方法及系统
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