基于模糊理论的众包系统多维信誉智能评估方法研究

针对评估时延大、信誉误差度大和评估精准度低的问题。提出基于模糊理论的众包系统多维信誉智能评估方法,选取交易时间维度、交易金额维度、买家信誉维度、欺诈惩罚维度作为评估维度,在模糊理论的基础上用四元组描述评估维度,通过信息熵方法整合不同维度的评估数据,并利用PageRank算法计算评估影响力,融合评估影响力和反馈评估真值获得众包系统的综合信誉,完成基于模糊理论的众包系统多维信誉智能评估。实验结果表明方法的评估时延和信誉误差度较小,且评估精准度较高,具有较好的性能。

基于声誉的移动众包系统的在线激励机制

在大数据环境下,对移动众包系统的研究已经成为移动社会网络(MSN)的研究热点。然而由于网络个体的自私性,容易导致移动众包系统的不可信问题,为了激励个体对可信策略的选取,提出一种基于声誉的移动众包系统的激励机制——RMI。首先,结合演化博弈理论和生物学中的Wright-Fisher模型研究移动众包系统的可信演化趋势;在此基础上,分别针对free-riding问题和false-reporting问题建立相应的声誉更新方法,从而形成一套完整的激励机制,激励感知用户和任务请求者对可信策略的选取;最后通过模拟实验对提出的激励机制的有效性和适应性进行了验证。结果显示,与传统的基于社会规范的声誉更新方法相比,RMI有效地提高了移动众包系统的可信性。

众包系统中企业众包能力评价指标体系研究

根据开放式创新原理和长尾理论,阐述众包系统的运作机理,提出了众包系统能力概念,从发包方、网络平台及社会大众3个方面构建了众包能力三螺旋模型。构建了企业层面的众包能力评价指标体系,从企业搜索获取能力、吸收同化能力、商业化能力、研发投入能力、创新生产能力及创新管理能力6个方面进行了评价指标选取,给出了测度众包系统能力的模糊积分评价方法与步骤。

基于多目标蚁狮优化的众包系统查询优化方案

针对众包系统中的查询优化问题,提出一种基于多目标蚁狮优化的众包系统查询优化方案,用于解决关系数据库系统中查询成本高和延迟时间长的问题.该方案以延迟和查询成本作为目标函数,在给定用户定义预算约束的情况下,通过蚁狮与轮盘赌策略对蚂蚁种群更新迭代,降序全排蚂蚁和蚁狮的适应度,更新蚁狮种群,采用最优蚁狮更新精英蚁狮,将最后适应值的精英蚁狮作为最优解,从而优化众包系统查询计划,得到低延迟的查询计划,平衡用户的成本和时间要求.实验结果表明:本文提出的多目标优化方法在众包查询优化中具有一定的优越性,相较于其他算法,该方法在成本和延迟方面都有明显的改善.

众包设计理论及关键技术发展研究

开放式创新作为知识经济时代制造业加快创新速度和提高产品竞争力的主导模式,一直蓬勃发展。为解决开放环境下分布式设计资源聚集难、任务与资源匹配精准度低、设计过程不确定性高导致的产品设计生态趋于恶化的问题,突破现有设计理论和方法的局限性,提出一种基于群体智慧协同创新的众包设计理论。从产品设计过程的微观层面和群智聚集作用的宏观系统层面探索建立众包设计理论体系,对设计过程动态变化机理及众包设计中各项活动进行全面细致分析,并提出关键问题的理论模型和解决方法,为产品众包设计实践提供理论参考。

利益相关者理论视角下互联网侵权的平台责任

本文从利益相关者理论视角入手,通过考察当前互联网平台与著作权者、消费者和股东等“核心利益相关者”在版权交易中的利益失衡现象,发现当前我国互联网平台在版权交易中处于强势地位,而这一失衡的利益关系增加了著作权者和消费者的无意侵权行为,为公司商誉和股东股权资产带来了潜在的减值风险,无益于版权产业的可持续发展。基于此,本文提出应引入个性化交易协商机制、“ContentID获利”利益共享机制等技术手段,并继续完善著作权集体管理制度,强化互联网平台的审核责任和监测效率,实现著作权者、消费者、股东与互联网平台的多方共赢。