[发明专利]大数据群体任务分配方法及装置

权利要求书

1.一种大数据群体任务分配方法，应用于服务器，所述服务器包括用户信息数据库，其特征在于，所述方法包括：

所述服务器接收来自第一客户端发送的群体任务；

将所述群体任务进行聚类得到所述群体任务中各个任务的主题领域；

从所述用户信息数据库中提取用户信息并按所述群体任务中各个任务的主题领域对用户进行聚类，得到在不同所述主题领域下的用户序列；

根据所述用户信息数据库中的用户历史任务信息及用户工作经验信息，对不同所述主题领域下的用户重新确定所属主题领域，并在所属主题领域不一致时，将用户调整到新的相应所述主题领域下并更新所述用户序列；

根据不同所述主题领域下的准确率要求，对不同所述主题领域下用户准确率进行筛选，按正确率降序排列所述用户序列；

根据不同所述主题领域下任务需求用户数量，从所述按正确率降序排列所述用户序列中得到参与任务的用户，将任务信息发送到所述参与任务的用户对应的第二客户端。

2.如权利要求1所述的大数据群体任务分配方法，其特征在于，在对不同所述主题领域下的用户进行筛选，按正确率降序排列所述用户序列之后，还包括：

所述服务器根据不同所述主题领域下的诚信度要求，对所述用户序列中用户诚信度进行筛选，更新所述用户序列。

3.如权利要求1所述的大数据群体任务分配方法，其特征在于：从所述按正确率降序排列所述用户序列中得到参与任务的用户，具体地，所述参与任务的用户数量大于所述任务需求用户数量。

4.如权利要求1所述的大数据群体任务分配方法，其特征在于：在根据不同所述主题领域下的准确率要求，对不同所述主题领域下用户准确率进行筛选时，所述用户准确率采用以下方法确定，

当用户没有参加过群体任务时，选择与所述用户相似用户的准确率最大值作为所述用户的准确率；

当用户参加过群体任务时，选择与执行任务相似任务的准确率最大值作为所述用户的准确率。

5.如权利要求1所述的大数据群体任务分配方法，其特征在于：从所述用户信息数据库中提取用户信息并按所述群体任务中各个任务的主题领域对用户进行聚类，用户的主题领域采用以下方法确定，

当用户没有参加过群体任务，当所述用户在测试主题领域下的准确率不小于所述测试主题领域下用户测试准确率与初始准确率的平均值时，所述测试主题领域为所述用户的主题领域；

当用户参加过群体任务，当用户参加过群体任务的准确率与所述参加过群体任务的准确率平均值的方差小于一阈值时，所述用户以前参加群体任务的主题领域是所述用户的主题领域。

6.如权利要求2所述的大数据群体任务分配方法，其特征在于：所述用户诚信度采用以下方法确定，

当用户没有参加过群体任务时，使所述用户诚信度满足参与任务诚信度的要求；

当用户参加过群体任务时，所述用户诚信度为所述用户参加过群体任务中实际完成任务准确度与预测完成任务准确度比值求和的平均值。

7.如权利要求1所述的大数据群体任务分配方法，其特征在于：将所述群体任务进行聚类得到所述群体任务中各个任务的主题领域，具体是指采用主题领域模型对所述群体任务中各个任务进行挖掘得到相似任务主题领域，通过遍历所述相似任务主题领域得到所述群体任务中各个任务的主题领域。