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摘要：本发明公开了一种涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域，尤其涉及一种基于社交推荐与信任预测的工人招募方法及系统。所述方法包括基于工人信任关系对任务进行社交扩散，得到任务的工人解空间。在预算约束下综合考虑工人解空间中工人的社交影响力、偏好相似度以及任务响应能力，将工人招募问题建模为CMCOP。利用变邻域禁忌搜索算法对CMCOP进行求解，得到任务最佳的工人组合。并为现有工人集合中成功实现社交招募的工人支付激励报酬。本发明可以精确预测工人之间的信任关系以及工人‑任务偏好评分，以最大化任务效益为基础实现高效的工人招募，并激励工人促进对任务的社交扩散。
主权项：1.一种基于社交推荐与信任预测的工人招募方法，其特征在于，包括：获取工人社交数据集和任务推荐数据集；构建社交推荐模型，利用工人社交数据集和任务推荐数据集训练社交推荐模型，预测得到工人-任务偏好相似度；构建信任预测模型，利用工人社交数据集训练信任预测模型，预测得到工人之间信任关系；基于工人之间信任关系对任务进行社交扩散，得到任务的工人解空间；利用信任预测模型更新工人的社交影响力；利用社交推荐模型更新工人-任务偏好相似度；通过工人和任务的距离和工人移动速度，计算工人的任务响应能力；在预算约束下计算工人组合的任务效益，并将工人招募问题建模为CMCOP；利用变邻域禁忌搜索算法对CMCOP进行求解，得到任务最佳工人组合；所述在预算约束下计算工人组合的任务效益，并将工人招募问题建模为CMCOP，包括在工人解空间中，考虑工人的社交影响力、偏好相似度和任务响应能力计算得到任务效益，表示为： 其中，表示被任务所招募的工人，表示中属于社交招募的工人数目，表示中工人的价值；表示工人的社交影响力，表示工人与任务的偏好相似度，表示工人对任务任务响应能力。
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百度查询： 烟台大学 一种基于社交推荐与信任预测的工人招募方法及系统
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