摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第15-23页 |
1.1 研究背景 | 第15-16页 |
1.2 问题发现 | 第16-17页 |
1.3 研究现状及挑战 | 第17-19页 |
1.4 本文工作及创新点 | 第19-20页 |
1.5 本文工作研究意义 | 第20-21页 |
1.6 本文的组织结构 | 第21-23页 |
第二章 众包概述及相关工作 | 第23-34页 |
2.1 众包的概述 | 第23-24页 |
2.2 众包任务分类 | 第24-27页 |
2.2.1 微任务众包 | 第24-25页 |
2.2.2 复杂任务众包 | 第25-26页 |
2.2.3 创意任务众包 | 第26-27页 |
2.3 众包平台及其应用 | 第27-28页 |
2.4 任务环境的定义 | 第28-30页 |
2.5 众包质量研究方法 | 第30-33页 |
2.5.1 传统的质量研究方法 | 第30-31页 |
2.5.1.1 用户行为及交互机制研究 | 第30页 |
2.5.1.2 调度机制研究 | 第30-31页 |
2.5.1.3 结果聚合研究 | 第31页 |
2.5.2 结合任务环境的众包质量研究 | 第31-32页 |
2.5.3 现有质量控制方法的不足 | 第32-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 基于任务环境的众包用户行为分析 | 第34-54页 |
3.1 问题的提出 | 第34-35页 |
3.2 国内众包平台综述 | 第35-37页 |
3.3 基于阿里众包的用户行为分析 | 第37-51页 |
3.3.1 众包用户行为分析实验设计 | 第38-41页 |
3.3.1.1 用户访谈实验设计 | 第38-39页 |
3.3.1.2 问卷调查实验设计 | 第39-40页 |
3.3.1.3 微任务众包实验设计 | 第40页 |
3.3.1.4 前期观察实验设计 | 第40-41页 |
3.3.2 基于任务环境的阿里众包分析 | 第41-47页 |
3.3.2.1 阿里众包形成过程 | 第41页 |
3.3.2.2 阿里众包应用介绍 | 第41-42页 |
3.3.2.3 阿里众包用户画像 | 第42-44页 |
3.3.2.4 阿里众包质量控制方法 | 第44-47页 |
3.3.3 基于任务环境的用户行为分析 | 第47-51页 |
3.3.3.1 高度的工作热情:从渴望众包工作者到渴望任务 | 第47-49页 |
3.3.3.2 强烈的集体认同感:“我们是包子” | 第49-50页 |
3.3.3.3 坚定的平台信任感:“因为它是阿里” | 第50-51页 |
3.4 未来众包平台的设计建议 | 第51-52页 |
3.5 本章小结 | 第52-54页 |
第四章 基于任务环境的众包调度策略研究 | 第54-70页 |
4.1 问题的提出 | 第54-56页 |
4.2 不均衡任务难度的定义 | 第56-59页 |
4.3 CBD调度方法:基于任务难度的众包调度方法 | 第59-69页 |
4.3.1 研究方法概述 | 第59-61页 |
4.3.2 任务难度特征的发现 | 第61-65页 |
4.3.2.1 基于数据特征的数据分组 | 第61-62页 |
4.3.2.2 基于最小覆盖算法选择合适的样本 | 第62-64页 |
4.3.2.3 任务难度特征的发现 | 第64-65页 |
4.3.3 任务难度的使用:基于难度的调度策略 | 第65-69页 |
4.3.3.1 基于难度特征的任务分配 | 第66-67页 |
4.3.3.2 基于难度特征的预算优化 | 第67-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-70页 |
第五章 基于任务环境的众包调度实验及分析 | 第70-80页 |
5.1 实验设置及数据集 | 第70-71页 |
5.2 实验过程及结果分析 | 第71-79页 |
5.2.1 最小样本0k选择实验 | 第71-72页 |
5.2.2 实验室环境中的CMU数据集众包 | 第72-77页 |
5.2.3 阿里众包下的微博数据集众包 | 第77-78页 |
5.2.4 阿里众包下的推特数据集众包 | 第78-79页 |
5.3 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 总结和展望 | 第80-83页 |
6.1 本文工作总结 | 第80-81页 |
6.2 未来工作 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-95页 |
附录一 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第95页 |
附录二 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第95页 |
附录三 作者攻读硕士学位期间申请的专利 | 第95-96页 |
致谢 | 第96页 |