基于遺傳非負矩陣分解算法的眾包平臺任務自動分配研究的任務書_第1頁
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文檔簡介

基于遺傳非負矩陣分解算法的眾包平臺任務自動分配研究的任務書一、研究背景和意義：隨著互聯網的日益普及和技術的不斷創(chuàng)新，眾包平臺已經成為了一種非常流行的工作方式。通過眾包平臺，企業(yè)和個人可以將自己需要完成的任務發(fā)布到平臺上，由志愿者或者專業(yè)人士來完成。這種工作方式不僅可以降低企業(yè)成本，更可以提高工作效率與質量，同時也為志愿者和專業(yè)人士提供了一種靈活的工作方式。然而，眾包平臺任務的自動分配一直存在一個棘手的問題，這個問題是如何通過合適的算法，將任務分配給最合適的工作者，以達到最佳的工作效果。因此，有必要對該議題進行深入研究，開發(fā)適合眾包平臺的任務自動分配算法。二、研究目的與內容：本研究的主要目的是開發(fā)一種適用于眾包平臺的任務自動分配算法，該算法基于遺傳非負矩陣分解（GNMF）方法，以實現最優(yōu)的任務分配效果，并在實驗中進行測試驗證。具體而言，該研究計劃實現以下內容：1.研究GNMF算法理論基礎，深入了解其在任務分配中的應用；2.設計基于GNMF算法的眾包平臺任務自動分配模型；3.利用已有數據集進行測試，對所設計的算法進行驗證和評估；4.分析測試結果，優(yōu)化算法的實現過程和效果；5.最終形成完整的任務自動分配算法。三、具體研究步驟及計劃：1.翻閱相關文獻，了解GNMF算法的理論基礎和應用領域，對研究目的和意義進行深入探討。時間節(jié)點：第1周-第2周2.設計基于GNMF的眾包平臺任務自動分配模型，探討算法的實現細節(jié)和技術難點。時間節(jié)點：第3周-第4周3.對算法模型進行實現，并使用已有數據集進行測試。時間節(jié)點：第5周-第6周4.對測試結果進行分析和評估，通過優(yōu)化算法的實現過程和實驗效果，提高算法的準確性和效率。時間節(jié)點：第7周-第8周5.最終形成完整的任務自動分配算法，并進行Benchmarks縱向和橫向對比實驗。時間節(jié)點：第9周-第10周6.撰寫研究報告并進行總結?？倳r間節(jié)點：第11周-第12周四、研究的預期成果和貢獻：1.基于GNMF算法的眾包平臺任務自動分配模型，可自動分配任務至最合適的工作者，提高交付質量和效率；2.通過實驗驗證和優(yōu)化，可以更準確地實現數據的分類和任務分配，提高任務完成質量和工作效率；3.可以為眾包平臺提供更實用的自動任務分配算法，為用戶提供更好的眾包體驗

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