公开(公告)号：CN112148986B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202011072948.X

申请日：2020-10-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王庆人 ,  朱程程 ,  张以文

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明涉及一种基于众包的top‑N服务再推荐方法及系统，包括以下步骤：S1、确定标注者对象；S2、向标注者对象发布推荐任务，通过众包平台向标注者对象发布推荐任务，并接收标注者对象标注后的标注结果Vik得到top‑N服务列表，Vik表示第k个标注者给服务实例i标注的值；S3、基于标注结果，获取信息增益；S4、在得到信息熵的基础上，获取Pj的估计值，计算估计结果；S5、判断估计结果是否收敛到预设的阈值，如果估计结果收敛到阈值，则根据估计结果获取最终的k个服务列表，如果估计结果未收敛到预设的阈值，则返回步骤S4。本发明提高了推荐的准确率。

公开(公告)号：CN112148986A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011072948.X

申请日：2020-10-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王庆人 ,  朱程程 ,  张以文

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明涉及一种基于众包的top‑N服务再推荐方法及系统，包括以下步骤：S1、确定标注者对象；S2、向标注者对象发布推荐任务，通过众包平台向标注者对象发布推荐任务，并接收标注者对象标注后的标注结果Vik得到top‑N服务列表，Vik表示第k个标注者给服务实例i标注的值；S3、基于标注结果，获取信息增益；S4、在得到信息熵的基础上，获取 Pj的估计值，计算估计结果；S5、判断估计结果是否收敛到预设的阈值，如果估计结果收敛到阈值，则根据估计结果获取最终的k个服务列表，如果估计结果未收敛到预设的阈值，则返回步骤S4。本发明提高了推荐的准确率。