考虑众包工人时空行为偏好的top-k任务推荐模型

摘要：

如何为面对繁多任务的工人推选出与之偏好密切相关的任务是当前时空众包领域的研究热点,针对已有任务推荐方法大多只关注工人与任务的静态信息匹配,却忽略了工人选择偏好的动态变化,本文提出了考虑众包工人时空行为偏好的top-k任务推荐模型.首先采用时空转移矩阵聚合工人与任务的历史映射信息,然后通过空间注意力机制来增强序列信息的表征能力,再将其纳入到时空循环网络中挖掘工人局部和全局性的移动偏好,进而预测工人的意图动向.最后构建worker-tasks亲和力相关度分数并形成概率个性化任务推荐池,评估工人与他们即将到达区域内任务之间的关联关系,帮助工人快速选择和定位所需任务.实验结果表明,本文所提方法相较于对比模型具有更好的任务推荐效果.

关键词：时空众包、任务推荐、移动偏好预测、时空循环神经网络、注意力机制

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;教育厅青年项目

在线出版日期：2023-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：974-980