基于機器學習的眾包參與者信譽評估研究

　　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(fā)展亟需解決的關鍵問題。本書創(chuàng)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(chuàng)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(zhì)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）。

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