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基于机器学习的众包参与者信誉评估研究 版权信息
- ISBN：9787522319193
- 条形码：9787522319193 ; 978-7-5223-1919-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于机器学习的众包参与者信誉评估研究 内容简介
众包是雇主通过众包平台公开召集众包参与者参与完成任务的在线活动，是远距离解决问题的有效途径。运用科学合理的信誉评估方法，客观、全面、准确地评估众包参与者信誉，是众包健康、有序、快速发展亟需解决的关键问题。本书创新地提出了众包参与者信誉评估的新路径，在信誉评价指标遴选的基础上，进行众包参与者信誉分类和评分研究，具有以下三个创新点：提出了基于ReliefF的混合两阶段众包参与者信誉评价指标遴选方法（ReliefF -SVM）；提出了一种众包参与者信誉异质集成分类方法（QGA-Hstacking）；提出了一种融合文本情感分析的众包参与者信誉评分方法（RSM-SA）。
基于机器学习的众包参与者信誉评估研究 目录
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 外研究现状
1.3 研究内容和技术线路
1.4 研究创新点
1.5 本章小结
第2章 相关理论基础
2.1 众包相关理论
2.2 信誉相关理论
2.3 数据降维方法
2.4 机器学习理论
2.5 本章小结
第3章 众包参与者信誉评价指标遴选
3.1 问题的提出
3.2 众包参与者信誉评价指标遴选的原理
3.3 基于ReliefF的混合两阶段众包参与者信誉评价指标遴选的方法
3.4 众包参与者信誉评价指标遴选的实证分析
3.5 本章小结
第4章 众包参与者信誉分类
4.1 问题的提出
4.2 众包参与者信誉分类的原理
4.3 基于QGA-Hstacking算法的众包参与者信誉分类的方法
4.4 众包参与者信誉分类评估的实证分析
4.5 本章小结
第5章 众包参与者信誉评分
5.1 问题的提出
5.2 众包参与者信誉评分的原理
5.3 融合文本情感分析的众包参与者信誉评分的方法
5.4 众包参与者信誉评分的实证分析
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 主要工作
6.2 主要结论
6.3 研究展望
参考文献
展开全部
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