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题名基于用户满意效用的空间众包任务分配方法
被引量：1
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作者
彭鹏
倪志伟
朱旭辉
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机构
合肥工业大学管理学院
北方民族大学
过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第10期3235-3243,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71521001,71901001)
安徽省自然科学基金资助项目(1908085QG298)。
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文摘
针对生活中专车类空间众包用户存在偏好和延时等待的实际情况,提出一种基于用户满意效用的空间众包任务分配方法IGSO-SSCTA。首先,定义了由用户偏好效用、延时等待效用和任务完成期望组成的用户满意效用;其次,构建了基于用户满意效用的空间众包任务分配(SSCTA)模型;接着,通过离散编码、反向学习协同初始化、四种改进移动策略、自适应选择和不可行解处理,提出一种适用该模型的改进离散萤火虫群优化(IGSO)算法;最后,利用IGSO算法对前述模型进行求解。不同规模数据集上的实验结果表明,所提方法和考虑时间最小化分配、考虑路程最小化分配、随机分配三种策略相比,用户满意效用分别提高了提升了9.64%、11.77%、15.70%;所提算法与贪婪算法和其他改进萤火虫算法相比,也有更好的稳定性和收敛性。
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关键词
用户偏好效用
用户满意效用
空间众包
任务分配
离散萤火虫群优化算法
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Keywords
user preference utility
user satisfaction utility
spatial crowdsourcing
task allocation
discrete glowworm swarm optimization algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名适应情景变化的协同推荐算法
被引量：1
- 2
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作者
张忠海
夏宇
杨舒波
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机构
江西师范大学地理与环境学院
鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室
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出处
《江西科学》
2020年第2期200-206,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61662034)
江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ170211)。
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文摘
协同推荐的基本思想是相似的用户往往具有相似的用户偏好,现有的个性化协同推荐算法在情景相似的前提下进行协同推荐,无法动态地适应情景变化。针对这个问题,提出一种适应情景变化的协同推荐算法。引入用户情景效用的概念,并给出了计算情景效用的有效方法,对每个具体用户,计算其对情景的效用,在经典算法的基础上,根据当前情景与历史情景的效用调整对用户的预测值,算法不用进行前置过滤,用户数据利用率更高;对每个用户计算情景效用,对用户的针对性更强;能根据情景动态调整预测值。实验表明:算法能动态适应情景变化,并提高了个性化推荐算法的推荐质量。
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关键词
用户偏好
协同推荐
情景效用
情景变化
动态适应
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Keywords
user preference
collaborative recommendation
context utility
context changes
dynamic adaptation
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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