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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：本发明公开了一种基于协同过滤及神经网络的改进拍卖方法，适用于群智感知网络下的众包平台。本发明方法包括协同过滤、神经网络预测、任务执行、胜者确定和支付过程等关键步骤。该方法为：首先，采用基于k均值聚类K‑means的协同过滤算法，实现对参与者和任务的分簇操作。其次，针对参与者在实际应用场景中频繁移动的问题，通过建立BP神经网络，快速预测新参与者所属簇，从而提高拍卖效率。最后，通过任务执行、胜者确定和支付过程步骤，获取胜者集合和相应的支付值，最终实现任务的快速分配。实验结果表明，本发明能够有效解决因参与者数量庞大而导致推荐精度不高的问题，使胜者效用提高30％，同时还提高了整体社会效益并有效避免恶意竞争。
主权项：1.一种基于协同过滤及神经网络的改进拍卖方法，其特征在于，首先，基于K-means的协同过滤算法分别对参与者和任务进行聚类，并利用BP神经网络快速预测新参与者的所属簇；基于参与者聚类结果与任务聚类结果，对参与者发布相对应的任务集合，接着应用激励机制逐步进行任务执行、胜者确定和支付过程，最终实现任务的快速分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于协同过滤及神经网络的改进拍卖方法
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