| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-36页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究成果及现状 | 第14-28页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第28-31页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第28-29页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第29-31页 |
| 1.4 研究思路与方法 | 第31-32页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第31页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第31-32页 |
| 1.5 研究内容与框架 | 第32-34页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第32-33页 |
| 1.5.2 研究框架 | 第33-34页 |
| 1.6 本文创新之处 | 第34-36页 |
| 2 相关理论综述 | 第36-48页 |
| 2.1 众包相关理论 | 第36-38页 |
| 2.2 遗传算法相关理论 | 第38-41页 |
| 2.3 非负矩阵分解算法相关理论 | 第41-44页 |
| 2.4 推荐系统相关理论 | 第44-48页 |
| 3 众包平台任务分配问题分析与建模 | 第48-53页 |
| 3.1 问题提出背景与符号说明 | 第48-49页 |
| 3.2 模型描述 | 第49-51页 |
| 3.3 用户-任务评分矩阵构建 | 第51-53页 |
| 4 算法求解 | 第53-67页 |
| 4.1 算法提出背景 | 第53页 |
| 4.2 算法描述 | 第53-64页 |
| 4.2.1 传统的NMF算法 | 第54-57页 |
| 4.2.2 基于遗传算法的非负矩阵分解算法 | 第57-64页 |
| 4.3 模型求解 | 第64-67页 |
| 5 算法实验结果分析 | 第67-80页 |
| 5.1 算法参数设置 | 第67页 |
| 5.2 实验验证指标 | 第67-68页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第68-78页 |
| 5.3.1 均方根误差RMSE指标分析 | 第68-70页 |
| 5.3.2 平均绝对误差MAE指标分析 | 第70-73页 |
| 5.3.3 本文算法与随机初始化的NMF算法比较分析 | 第73页 |
| 5.3.4 变异算子分析 | 第73-76页 |
| 5.3.5 交叉算子分析 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 6 全文总结与展望 | 第80-83页 |
| 6.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 6.2 文章存在的不足之处与未来展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |