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摘要：本申请的实施例涉及群智感知技术领域，公开了一种基于多元参与者偏好的群智感知任务分配方法，该方法包括：获取若干个参与者的历史任务数据，基于历史任务数据和新任务获取每一参与者的任务偏好模型，将每一参与者的任务偏好模型转化为每一参与者和新任务的匹配概率，基于匹配概率对新任务进行分配。本申请的实施例提供的一种基于多元参与者偏好的群智感知任务分配方法，通过引导和融合图像与文本两种互补内容的特征，提高用户历史任务数据的深层特征提取的准确性；同时整合了用户历史任务数据中的内容信息和时空信息来表征用户对任务的偏好，提高任务分配的准确性。
主权项：1.基于多元参与者偏好的群智感知任务分配方法，其特征在于，包括：获取若干个参与者的历史任务数据，其中，历史任务数据包括文本数据、图像数据、时间数据和地点数据；基于文本数据和图像数据构建并获取内容偏好模型和每一参与者的内容偏好，基于时间数据构建并获取时间偏好模型和每一参与者的时间偏好，基于地点数据构建地点偏好模型；接收新任务，其中，新任务包括新文本数据、新图像数据、新时间数据和新地点数据；将新文本数据和新图像数据输入内容偏好模型得到新内容偏好，利用新内容偏好和每一参与者的内容偏好获取每一参与者的内容匹配程度，利用新时间数据和每一参与者的时间偏好获取每一参与者的时间匹配程度，将新地点数据输入地点偏好模型得到每一参与者的地点匹配程度；对内容匹配程度、时间匹配程度和地点匹配程度进行加权融合构建每一参与者的任务偏好模型；将每一参与者的任务偏好模型转化为每一参与者和新任务的匹配概率；基于匹配概率对新任务进行分配。
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百度查询： 西北工业大学 基于多元参与者偏好的群智感知任务分配方法
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