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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利基于用户偏好和匹配度的群智感知任务推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117150140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311186629.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于用户偏好和匹配度的群智感知任务推荐方法是由张立臣;李晓琳;郭龙江;周萌;卞可欣设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户偏好和匹配度的群智感知任务推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于用户偏好和匹配度的群智感知任务推荐方法，由预处理数据、构建用户偏好预测网络、训练用户偏好预测网络、测试用户偏好预测网络、确定任务难度及用户可靠性、确定匹配度评分、生成最终推荐结果步骤组成。本发明从用户偏好和匹配度两个方面对任务进行推荐，根据用户的基本属性和历史任务记录来挖掘用户的任务偏好，并计算任务推荐评分；根据用户上传的历史数据来确定任务难度、用户可靠性以及匹配度，确定任务推荐评分，生成最终的推荐列表，提高了感知平台任务推荐的准确率和平台效用。

本发明授权基于用户偏好和匹配度的群智感知任务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户偏好和匹配度的群智感知任务推荐方法，其特征在于是由以下步骤组成： 1预处理数据 数据来源于电影评分数据集MovieLens，该数据集包含了6040名用户、3706部电影、18个电影种类以及1000209条评分记录，将每部电影作为一个群智感知任务，用户的特征包括用户编号、性别、年龄、职业，群智感知任务的特征包括任务编号、任务名称、任务类型，每条评分记录包含用户编号、任务编号、感知数据以及上传感知数据的时间；将每个用户前a-1个完成的任务作为训练集S，第a个完成的任务作为测试集，其中a为用户历史任务记录的长度； 2构建用户偏好预测网络 用户偏好预测网络由嵌入层、注意力机制层、池化层、特征连接层、全连接层依次串联构成； 3训练用户偏好预测网络 1构建损失函数 按下式构建损失函数L： 其中，xr为用户偏好预测网络的输入，yr表示用户是否选择该任务，yr∈{0，1}，pxr表示用户偏好的预测评分，G表示训练集中的样本数量； 2训练用户偏好预测网络 将训练集输入到用户偏好预测网络中进行训练，训练批量大小为32，初始学习率为1，每训练336000个样本将学习率调整为0.1，迭代至损失函数收敛； 4测试用户偏好预测网络 按下式确定用户集合U： U＝{n1，n2，…，ni} 其中，ni表示第i名用户，1≤i≤N，N表示用户的数量、为有限的正整数； 按下式确定任务集合T： T＝{s，s，…，s 其中，s表示第j个感知任务，1≤j≤M，M表示群智感知任务的数量、为有限的正整数，每个感知任务s从属于一个任务类型c，c类群智感知任务的集合为T，群智感知任务的类型总数为C； 将测试集输入到训练好的用户偏好预测网络中，得到为用户n生成群智感知任务s的偏好评分pi，j 5确定任务难度及用户可靠性 按下式确定用户历史上传的感知数据集合B： B＝{x1，1，x1，2，…，x2，1，x2，2，…，xi，j 其中，xi，j为用户n为任务s上传的感知数据； 确定任务难度和用户可靠性的方法如下： 1确定用户对特定群智感知任务的完成度 按下式确定用户对特定群智感知任务的完成度 Uj＝{ni} 其中，ε为参数，ε取值范围为0，1]，为群智感知任务sj真值的估计值； 2确定群智感知任务的难度 按下式确定群智感知任务的难度Dj： 其中，Nj为完成任务sj的用户集合Uj中的用户数量； 3确定用户对特定类型群智感知任务的完成度 按下式确定用户对特定类型群智感知任务的完成度 Ti，c＝{sj} 其中，α和λ为参数，α和λ取值为[0，1]，m′为任务完成的时序； 4确定用户对特定类型群智感知任务的可靠性 按下式确定用户对特定类型群智感知任务的可靠性Ri，c： 其中，δ、γ、θ为超参，δ的取值范围为0，1]，γ的取值范围为[-3，3]，θ的取值范围为[0，200]； 6确定匹配度评分 确定匹配度评分的方法如下： 1确定匹配度 按下式确定匹配度q′i，j： 其中，Ri，c为用户ni对c类群智感知任务的可靠性； 2确定匹配度评分 按下式确定匹配度评分qi，j： 其中，minqi为与用户ni匹配度最低的群智感知任务的匹配度，maxqi为与用户ni匹配度最高的群智感知任务的匹配度； 7生成最终推荐结果 1确定综合推荐评分 按下式确定综合推荐评分Wi，j： Wi，j＝βpi，j+1-βqi，j 其中，β为参数，β取值范围为[0，1]； 2生成任务推荐列表 根据综合推荐评分Wi，j将群智感知任务进行降序排列，选择出前K个推荐分数高的群智感知任务作为用户ni推荐结果，K取值范围为[1，200]。

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