【摘 要】
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针对群智感知平台中的任务分配问题,提出了一种任务需求特征提取算法和用户标签分类方法相结合的T REA U LCM任务分配模型.首先,通过任务需求特征提取算法提取感知任务的类别
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202458,61403109),黑龙江省自然科学基金(F2017021),哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(2016RAQXJ036)。
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针对群智感知平台中的任务分配问题,提出了一种任务需求特征提取算法和用户标签分类方法相结合的T REA U LCM任务分配模型.首先,通过任务需求特征提取算法提取感知任务的类别关键词;然后,通过多线性神经网络和多核学习对数据集进行训练得到分类器,通过分类器对用户的类型标签进行预测;最后,根据任务的类别关键词结合空间位置信息和用户参与度筛选有该任务类别标签且最大化满足任务需求的用户分发任务.仿真结果表明,T REA U LCM任务分配模型在任务匹配度和任务分配效率方面有较好的可行性.
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