用于空间众包任务匹配的未知工人效用估计方法

为了解决在未知工人效用情况下提高任务完成质量的问题,提出带有效用的最高分数匹配模型。该模型包含两个阶段:阶段一利用多臂老虎机模型计算工人效用值;阶段二利用更改了加分规则后的带有效用的基本方法(U-Basic)、带有效用的最小位置熵方法(U-LLEP)、带有效用的近距离优先方法(U-CDP)进行分配。在MovieLens和Gowalla真实世界数据集上的实验结果表明,所提方法与未使用效用的CDP和LLEP方法相比,一些评价指标有较大提升。

半结构化实体解析算法

实体解析是指识别一个或多个数据集中的相似或相同的记录。该文主要针对模式未知的半结构化数据,提出了一种基于字符串相似度的实体解析算法,将记录分成多个子字符串,采用编辑相似度计算子字符串之间关联度,在此基础上引入二分图最大加权匹配算法度量记录之间的关联度。由于该方法的计算时间复杂度比较高,对于Web大数据集实体解析来说,所需的时间成本较大,因此,该文还提出了一种基于集合相似度的实体解析算法,将记录看作所有属性值的集合,每个属性值作为集合中的元素,用一个标记数组来表示每个元素,根据这些标记数组为每个记录创建一个签名,找出与签名相匹配的其他相似记录。并且采用优化后的最大匹配算法来选出真正相似的记录。最后,该文采用实际数据集进行实验验证了上述方法比传统方法更有效。