公开(公告)号：CN112508256A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011387991.5

申请日：2020-12-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张以文 ,  储蓓 ,  王庆人 ,  沈书泽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于众包的用户需求主动预测方法及系统，包括以下步骤：S1：确定参与众包任务的标注者，标注者接收到众包任务并完成任务；S2：根据用户偏好信息构建异质信息网络；S3：生成用户需求数据空间；S4：通过图卷积神经网络分别学习用户和需求对象的表示向量；S5：需求预测。本发明通过众包技术实现用户直接参与信息生产和知识共享，众包标注者反馈的偏好信息更能反映用户的真实需求，结合该信息进行需求预测可以提高结果的准确性；众包模式采集的用户偏好信息丰富了用户的属性特征，且为缺乏历史行为数据的新注册用户进行了属性补全，可以更精确地表征每个用户，从而使推荐结果更具个性化。

公开(公告)号：CN112508256B

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202011387991.5

申请日：2020-12-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张以文 ,  储蓓 ,  王庆人 ,  沈书泽

IPC: G06F17/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于众包的用户需求主动预测方法及系统，包括以下步骤：S1：确定参与众包任务的标注者，标注者接收到众包任务并完成任务；S2：根据用户偏好信息构建异质信息网络；S3：生成用户需求数据空间；S4：通过图卷积神经网络分别学习用户和需求对象的表示向量；S5：需求预测。本发明通过众包技术实现用户直接参与信息生产和知识共享，众包标注者反馈的偏好信息更能反映用户的真实需求，结合该信息进行需求预测可以提高结果的准确性；众包模式采集的用户偏好信息丰富了用户的属性特征，且为缺乏历史行为数据的新注册用户进行了属性补全，可以更精确地表征每个用户，从而使推荐结果更具个性化。