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深度學習
基于機器學習的眾包參與者信譽評估研究 版權信息
- ISBN：9787522319193
- 條形碼：9787522319193 ; 978-7-5223-1919-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于機器學習的眾包參與者信譽評估研究 內容簡介
眾包是雇主通過眾包平臺公開召集眾包參與者參與完成任務的在線活動，是遠距離解決問題的有效途徑。運用科學合理的信譽評估方法，客觀、全面、準確地評估眾包參與者信譽，是眾包健康、有序、快速發展亟需解決的關鍵問題。本書創新地提出了眾包參與者信譽評估的新路徑，在信譽評價指標遴選的基礎上，進行眾包參與者信譽分類和評分研究，具有以下三個創新點：提出了基于ReliefF的混合兩階段眾包參與者信譽評價指標遴選方法（ReliefF -SVM）；提出了一種眾包參與者信譽異質集成分類方法（QGA-Hstacking）；提出了一種融合文本情感分析的眾包參與者信譽評分方法（RSM-SA）。
基于機器學習的眾包參與者信譽評估研究 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 外研究現狀
1.3 研究內容和技術線路
1.4 研究創新點
1.5 本章小結
第2章 相關理論基礎
2.1 眾包相關理論
2.2 信譽相關理論
2.3 數據降維方法
2.4 機器學習理論
2.5 本章小結
第3章 眾包參與者信譽評價指標遴選
3.1 問題的提出
3.2 眾包參與者信譽評價指標遴選的原理
3.3 基于ReliefF的混合兩階段眾包參與者信譽評價指標遴選的方法
3.4 眾包參與者信譽評價指標遴選的實證分析
3.5 本章小結
第4章 眾包參與者信譽分類
4.1 問題的提出
4.2 眾包參與者信譽分類的原理
4.3 基于QGA-Hstacking算法的眾包參與者信譽分類的方法
4.4 眾包參與者信譽分類評估的實證分析
4.5 本章小結
第5章 眾包參與者信譽評分
5.1 問題的提出
5.2 眾包參與者信譽評分的原理
5.3 融合文本情感分析的眾包參與者信譽評分的方法
5.4 眾包參與者信譽評分的實證分析
5.5 本章小結
第6章 結論與展望
6.1 主要工作
6.2 主要結論
6.3 研究展望
參考文獻
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