公开(公告)号：CN108038622B

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN201711431463.3

申请日：2017-12-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李凡 ,  李文升 ,  宋肖玉 ,  王昱

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明涉及一种群智感知系统推荐用户方法，属于群智感知系统优化技术领域。包括以下步骤：(1)获取用户历史数据；(2)量化用户、任务特征向量以及建立用户‑任务数据质量矩阵；(3)从原始用户群体中得到任务消息推送群体；(4)对上述推送群体进行最终参与用户的挑选；(5)获取最终参与用户数据，更新用户‑人物数据质量矩阵。对比现有技术，本发明方法充分考虑了用户的个人兴趣偏好，用户完成不同任务数据质量存在差异的问题，从而可以更有效的进行用户推荐；对有兴趣参与任务的用户根据其历史参与的数据质量情况以及当前已选取用户的规模来选取最终参与任务的用户，使得平台既可以保证任务的完成，又可以获得最大的利益。

公开(公告)号：CN108038622A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711431463.3

申请日：2017-12-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李凡 ,  李文升 ,  宋肖玉 ,  王昱

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明涉及一种群智感知系统推荐用户方法，属于群智感知系统优化技术领域。包括以下步骤：(1)获取用户历史数据；(2)量化用户、任务特征向量以及建立用户‑任务数据质量矩阵；(3)从原始用户群体中得到任务消息推送群体；(4)对上述推送群体进行最终参与用户的挑选；(5)获取最终参与用户数据，更新用户‑人物数据质量矩阵。对比现有技术，本发明方法充分考虑了用户的个人兴趣偏好，用户完成不同任务数据质量存在差异的问题，从而可以更有效的进行用户推荐；对有兴趣参与任务的用户根据其历史参与的数据质量情况以及当前已选取用户的规模来选取最终参与任务的用户，使得平台既可以保证任务的完成，又可以获得最大的利益。