[发明专利]一种劳务众包平台的任务接受情况仿真方法

说明书

一种劳务众包平台的任务接受情况的仿真方法，包括以下步骤：根据众包平台的会员信息以及历史参与任务信息使用投影寻踪评定与结合对会员群体进行聚类划分；划定仿真区域，确定不同会员群体人数，任务点的位置与报酬，随机生成初始位置；针对不同类型的会员群体，根据元胞自动机理论，分别设计相应的演化规则，按照规则进行演化，仿真模拟接受任务过程；在仿真结束后，提取每个任务点被申请的会员信息，使用理想点法进行评价，并给出改进建议。本发明从微观角度对众包平台任务接受情况进行仿真模拟，考虑了众多影响因素，与历史先验信息，具有较高的仿真精度与合理的运算量，并可以为划定任务报酬与任务范围提供参考依据。

技术领域

本发明涉及劳务众包平台技术领域，具体是一种劳务众包平台的任务接受情况仿真方法。

背景技术

随着移动互联网与大数据的兴起，人们对数据的需求远超过往。近几年，随着众包模式的兴起。人们通过在众包平台发布任务设定报酬，集合平台参与会员的智慧来帮助完成任务，对于会员而言，可以在闲暇之余，做一些自己力所能及的任务获得一定报酬，对于发布任务的公司而言，众包模式相较于请专门公司或平台服务有着成本小，即时性等特点，越来越受到人们的欢迎。当前众包平台的主要任务类型有数据搜集，发布任务，吸引会员提取生活中的数据，如商店数量，某一个地区的商品报酬等，省去了很多麻烦。

但是众包平台也时常面临着任务申请度不高，一些任务完成质量比较差等情况，对于众包平台而言，提高定价或者降低任务难度是吸引优质会员参与任务的重要手段。以往任务的定价方案都是从宏观上通过概率推得，并未考虑微观上会员个体的关系。而众包平台任务接受情况的仿真方案比较缺少，也多是从宏观上考虑，这样忽视了会员自身的移动性，并且忽视了会员的不同群体，得出的精度往往较低，也缺乏对仿真结果的解析利用。

发明内容

为克服现有技术中存在的问题，本发明提供一种劳务众包平台的任务接受情况仿真方法，该方法从微观角度对众包平台任务接受情况进行仿真模拟，考虑了众多影响因素与历史先验信息，具有较高的仿真精度与合理的运算量，并可以为划定任务报酬与任务范围提供参考依据。

本发明采取的技术方案为：

一种劳务众包平台的任务接受情况仿真方法，包括以下步骤：

步骤一：对劳务平台用户进行聚类划分：

(1)、所述任务难度由任务截止时长a'和任务范围b确定，即

(2)、提取平台会员过去参与任务的情况，包括申请任务的次数k，任务的难度均值任务的报酬以及自身的平台信誉值x，使用投影寻踪法对其进行综合评定，并将综合评定值u作为距离，使用k-means聚类进行聚类。

(3)、首先对所有需要用到的指标和数据进行去量纲化和归一化，用向量a＝(a₁,a₂,a₃,a₄)表达投影方向，则综合投影值设S(a)为会员中投影评价值的标准差，设D(a)为投影密度函数，则投影指标函数可以由这两者的乘积确定，Y(a)＝S(a)D(a)，对于投影向量，可以通过目标规划求解即采用启发式算法求解此规划值，得出最优投影向量。

其中a＝(a₁,a₂,a₃,a₄)为投影评价向量，其中，a₁,a₂,a₃,a₄分别表示投影评价向量在不同方向的分量，可以认为是所评价对象每个指标对应的评价权重。好的投影向量可以全面、精准的表达评价个体。