众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质。其中，众包题目推荐方法包括：在对第一答题者推荐题目时，基于协同过滤推荐算法获得第一答题者对每个题目的预测打分；计算每个题目的出现概率，其中题目的出现概率与题目已经被回答的次数相关；基于第一答题者对每个题目的预测打分以及每个题目的出现概率，确定对第一答题者推荐的题目。根据本发明专利技术实施例，能够对答题者进行众包题目的个性化推荐，以提高答题者对众包任务的完成效率及完成质量。

【技术实现步骤摘要】
众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质
本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的(而且通常是大型的)大众志愿者的做法。通常，众包任务以众包题目的形式通过众包平台向答题者进行发放。以往众包平台在向答题者分配众包题目的过程中，通常会将众包题目的特征和属性与答题者的特征和属性进行匹配，并基于匹配结果向答题者分配众包题目，例如，将众包题目发放给与其具有相同特征和属性的答题者。但是，这种为答题者分配众包题目的方法需要分别对众包题目和答题者进行特征和属性的提取，其过程较繁琐，需要对众包题目和答题者进行大量的特征和属性的分析。另外，在向答题者分配了众包题目后，也无法确定答题者是否能够高效、准确地完成分配的众包题目，并不能很好地提高众包题目的完成效率及完成质量。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质，能够对答题者进行众包题目的个性化推荐，以提高答题者对众包任务的完成效率及完成质量。一方面，本专利技术实施例提供一种众包题目推荐方法，方法包括：在对第一答题者推荐题目时，基于协同过滤推荐算法获得第一答题者对每个题目的预测打分；计算每个题目的出现概率，其中题目的出现概率与题目已经被回答的次数相关；基于第一答题者对每个题目的预测打分以及每个题目的出现概率，确定对第一答题者推荐的题目。进一步地，题目的出现概率与题目已经被回答的次数成反比。进一步地，基于第一答题者对每个题目的预测打分以及每个题目的出现概率，确定对第一答题者推荐的题目，包括：计算第一答题者对每个题目的预测打分与每个题目的出现概率的几何平均数；根据每个题目对应的几何平均数确定对第一答题者推荐的题目。进一步地，根据每个题目对应的几何平均数，确定对第一答题者推荐的题目，包括：按照对应的几何平均数的大小，对各个题目进行排序，从中选择预定数量的题目作为对第一答题者推荐的题目。进一步地，在对第一答题者推荐题目之前，将第一答题者已经回答过的题目从备选题目中排除出去。进一步地，在对第一答题者推荐题目之前，方法还包括：判断第一答题者是否为首次出现的答题者；如果第一答题者为首次出现的答题者，则根据第一答题者的网络浏览特征参数，利用预定的网络用户模型，得到第一答题者与已存在的答题者所属的相似群组；将相似群组中答题者回答的部分或全部题目，作为对第一答题者推荐的题目。进一步地，在对第一答题者推荐题目之前，方法还包括：判断当前题目是否为首次出现的题目；如果当前题目为首次出现的题目，则将当前题目分发给部分或全部已存在的答题者进行回答；收集答题结果，并将答题结果纳入基于协同过滤推荐算法获得第一答题者对每个题目的预测打分的步骤中。进一步地，题目的出现概率与题目已经被回答的次数为线性的反比关系。进一步地，在基于协同过滤推荐算法获得第一答题者对每个题目的预测打分时，答题者对题目的打分按照以下方式处理：未浏览题目为1分；浏览过题目为1分；完成答题为2分；完成答题而答案错误为1分；完成答题且答案正确为4分。另一方面，本专利技术实施例提供了一种众包题目推荐装置，装置包括：预测打分单元，其配置为在对第一答题者推荐题目时，基于协同过滤推荐算法获得第一答题者对每个题目的预测打分；概率计算单元，其配置为计算每个题目的出现概率，其中题目的出现概率与题目已经被回答的次数相关；题目推荐单元，其配置为基于第一答题者对每个题目的预测打分以及每个题目的出现概率，确定对第一答题者推荐的题目。再一方面，本专利技术实施例提供了一种众包题目推荐设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现上述的众包题目推荐方法。再一方面，本专利技术实施例提供了一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述的众包题目推荐方法。本专利技术实施例的众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质，能够在对答题者推荐题目时，基于协同过滤算法计算出答题者对每个题目的预测打分，并且计算出每个题目的出现概率，然后利用答题者对每个题目的预测打分和每个题目的出现概率，确定对答题者推荐的题目，从而根据答题者对每个题目的兴趣以及每个题目已经被回答的次数，使众包题目的分配更有针对性，以对答题者进行众包题目的个性化推荐，从而提高答题者对众包任务的完成效率及完成质量，降低为答题者分配众包题目时的数据处理量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一个实施例提供的众包题目推荐方法的流程示意图；图2是本专利技术一个实施例的确定对答题者推荐的题目的方法的流程示意图；图3是本专利技术另一个实施例提供的众包题目推荐方法的流程示意图；图4是本专利技术又一个实施例提供的众包题目推荐方法的流程示意图；图5是本专利技术一个实施例提供的众包题目推荐装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的众包题目推荐设备x的硬件结构示意图。具体实施方式下面将详细描述本专利技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本专利技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本专利技术，并不被配置为限定本专利技术。对于本领域技术人员来说，本专利技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本专利技术的示例来提供对本专利技术更好的理解。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。为了解决上述问题，本专利技术实施例提供了一种众包题目推荐方法、装置、设备及存储介质。首先对本专利技术实施例有可能涉及到的技术名词进行简要解释。个性化推荐：根据不同用户的特征和偏好，为每个用户推送适合他的内容，在众包题目发放的背景下，个性化推荐指的是为每个答题者推送适合他的众包题目。协同过滤推荐算法：通过分析用户兴趣，根据用户行为筛选出用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种众包题目推荐方法，所述方法包括：/n在对第一答题者推荐题目时，基于协同过滤推荐算法获得所述第一答题者对每个题目的预测打分；/n计算所述每个题目的出现概率，其中题目的出现概率与题目已经被回答的次数相关；/n基于所述第一答题者对每个题目的预测打分以及所述每个题目的出现概率，确定对所述第一答题者推荐的题目。/n

【技术特征摘要】
1.一种众包题目推荐方法，所述方法包括：
在对第一答题者推荐题目时，基于协同过滤推荐算法获得所述第一答题者对每个题目的预测打分；
计算所述每个题目的出现概率，其中题目的出现概率与题目已经被回答的次数相关；
基于所述第一答题者对每个题目的预测打分以及所述每个题目的出现概率，确定对所述第一答题者推荐的题目。


2.根据权利要求1所述的众包题目推荐方法，其中，所述题目的出现概率与所述题目已经被回答的次数成反比。


3.根据权利要求1所述的众包题目推荐方法，其中，基于所述第一答题者对每个题目的预测打分以及所述每个题目的出现概率，确定对所述第一答题者推荐的题目，包括：
计算所述第一答题者对每个题目的预测打分与所述每个题目的出现概率的几何平均数；
根据每个题目对应的所述几何平均数确定对所述第一答题者推荐的题目。


4.根据权利要求3所述的众包题目推荐方法，其中，所述根据每个题目对应的所述几何平均数，确定对所述第一答题者推荐的题目，包括：
按照对应的几何平均数的大小，对各个题目进行排序，从中选择预定数量的题目作为对所述第一答题者推荐的题目。


5.根据权利要求1所述的众包题目推荐方法，其中，在对所述第一答题者推荐题目之前，将所述第一答题者已经回答过的题目从备选题目中排除出去。


6.根据权利要求1所述的众包题目推荐方法，其中，在对所述第一答题者推荐题目之前，所述方法还包括：
判断所述第一答题者是否为首次出现的答题者；
如果所述第一答题者为首次出现的答题者，则根据所述第一答题者的网络浏览特征参数，利用预定的网络用户模型，得到所述第一答题者与已存在的答题者所属的相似群组；
将所述相似群组中答题者回答的部分或全部题目，作为对所述第一答题者推荐的题目。

【专利技术属性】
技术研发人员：赵振财，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY