基于多Agent的众包任务推荐系统建模与仿真

• 作者: 邱丹逸 郭伟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 众包设计 任务推荐 Agent 仿真
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 958-963
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.05.021

摘要

为了让众包平台用户更方便准确地搜寻到合适任务,促进其能力水平提升,解决众包任务推荐动态性等问题,提出了一种基于多Agent的众包任务推荐系统.首先,基于众包平台建立多Agent任务推荐模型,提出了模型设计思路与模型框架,并进一步阐述了各Agent功能、相互作用关系与相关算法;其次,提出众包用户能力水平提升相关算法;最后,利用NetLogo仿真软件进行验证.结果表明,众包任务推荐系统可对用户能力水平的提升起到促进作用,证明了在众包平台引入推荐系统的必要性.并且分析了多Agent技术可提升推荐系统的动态性、智能性与灵活性等整体性能,促进了众包平台数据的管理与维护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭伟	天津大学机械工程学院	167	1933	21.0	34.0
2	邱丹逸	天津大学机械工程学院	2	14	2.0	2.0