【摘 要】
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大数据的快速发展,推动了社会经济和科技的发展,但大数据的价值密度低等特点为其发展带来了挑战。大数据的这些特点使得大数据迫切需要复杂认知的推理技术,而人机协作的群体
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61350011,61379058);湖南省自然科学基金项目(编号:14JJ2115,12JJ2036);湖南工业大学研究生校级创新基金项目(编号:CX1605);互联网+环境下协同云制造业务流程监管方法研究(编号:16A059);基于多源大数据融合的装备健康评估与预测(编号:16B071)资助
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大数据的快速发展,推动了社会经济和科技的发展,但大数据的价值密度低等特点为其发展带来了挑战。大数据的这些特点使得大数据迫切需要复杂认知的推理技术,而人机协作的群体计算成为了复杂认知推理技术的有效途径,但其任务分配策略还尚未完善。尽管已经有学者提出了基于用户主题感知的任务分配策略,解决了涉及不同专业背景及不同知识水平的任务分配,但并未解决处于同层次知识水平和专业背景的用户如何分配任务,使得计算效率更高。针对此问题,提出了基于博弈论的任务分配算法,检测相同专业背景和知识水平的人群完成任务的准确率,与任务随机分
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