(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210912905.0 (22)申请日 2022.07.31 (71)申请人 南京匡吉信息科技有限公司 地址 210012 江苏省南京市雨 花台区软件 大道109号 雨花客厅2栋10 06室 (72)发明人 张贺　张晓东　周鑫　杨岚心　 荣国平　邵栋　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 专利代理师 杜静静 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/28(2019.01)G06F 40/289(2020.01) (54)发明名称 一种对基于软件众包平台的众包工人综合 评估方法 (57)摘要 本发明涉及一种对基于软件众包平台的众 包工人综合评估方法， 所述方法包括以下步骤： 步骤1： 对 众包工人的能力进行定量评估， 得到众 包工人的能力得分； 步骤2： 对 众包工人与项目的 匹配度进行定量评估， 得到众包工人的匹配度得 分； 步骤3： 将众包工人的能力得分与匹配度得分 进行加权综合， 得到最终的综合得分。 本文所述 众包工人评估模型对众包的三个参与方都有收 益， 对于发布者来说， 评估能够为其选人提供参 考， 减小选用低水平工人的概率， 提升与项目匹 配度较高的优秀众包工人的选用概率， 算法可解 释性强， 有利于提升雇主与众包工人的契合度， 并提升发布者的众包体验。 权利要求书2页 说明书11页 附图1页 CN 115271466 A 2022.11.01 CN 115271466 A 1.一种对基于软件众包平台的众包工人综合评估方法， 其特征在于， 所述方法包括以 下步骤： 步骤1： 对众包工人的能力进行定量评估， 得到众包工人的能力得分； 步骤2： 对众包工人与项目的匹配度进行定量评估， 得到众包工人的匹配度得分； 步骤3： 将众包工人的能力得分与匹配度得分进行加权综合， 得到最终的综合得分。 2.根据权利要求1所述的一种对基于软件众包平台的众包工人综合评估方法， 其特征 在于， 所述步骤1中， 对众包工人的能力评估方法为基于TOPSIS的众包工人能力评估方法， 所述步骤2中， 对众包工人与项目的匹配度评估方法为基于深度匹配学习的方法， 所述众包 工人的综合评估方法， 评估的维度包括众包工人的能力评估与众包工人与项目的匹配度评 估。 3.根据权利要求2所述的一种对基于软件众包平台的众包工人综合评估方法， 其特征 在于， 基于TOP SIS的众包工人能力评估方法， 包括以下步骤： 步骤11： 确定评估指标； 步骤12： 确定指标权 重； 步骤13： 确定指标评估等级和范围； 步骤14： 建立评估 模型； 所述步骤11中， 确定众包工人的能力 评估指标， 包括从以下几个方面进行考虑： 众包工 人的知识、 众包工人的工作质量、 众包工人的经验、 众包工人的信誉、 众包工人的积极性， 所述步骤12中， 使用基于线性 规划的方法确定步骤1得到的每 个指标的计算权 重， 所述基于线性规划的方法， 需要提前预设各个指标的初始权重， 通过线性规划的方式， 为每个众包工人分别计算权 重， 所述步骤13中， 对步骤1 1确定的指标进行分析， 为每 个指标设计范围。 4.根据权利要求3所述的一种对基于软件众包平台的众包工人综合评估方法， 其特征 在于， 众包工人与项目的匹配度评估方法， 包括以下步骤： 步骤21： 数据抽取阶段， 对众包工人与项目的数据进行数据清洗和异常值过滤并进行 分类， 对于众包工人的信息， 根据其含义分为历史信息与个性信息； 对于项目的信息， 按照 是否对众包工人有偏好或要求分为元信息与需求信息； 步骤22： 特征构建阶段， 处理众包工人与项目的数据， 生成众包工人与项目的特征， 并 将个性信息与需求信息相匹配， 构造匹配特征， 后将众包工人特征、 项目特征、 匹配特征拼 接， 构建众包工人 ‑项目特征； 步骤23： 匹配得分预测阶段， 使用一个全连接的深层神经网络来学习众包工人 ‑项目特 征表示和匹配得分之间的关系， 对匹配得分进行 预测； 所述步骤21中， 将众包工人的数据项， 历史信息主要是众包工人历史的工作数据， 包 括： 承接项目数量、 盈利额度、 好评率； 个性信息主要指众包工人的个人信息， 包括： 技能类 信息、 地域类信息， 对于历史信息， 直接加工处理， 对于个性信息， 需要在处理前与项目中对 应信息相匹配， 构造匹配特 征； 将项目的数据项， 按照是否对工人有偏好或要求分为需求信息与元信息， 其中需求信 息指项目中对众包工人提出要求或者对众包工人存在偏好的相关信息， 包括地域信息， 技 能要求， 业 务领域等信息； 项目元信息是指项目中除需求信息 外的其他数据信息 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115271466 A 25.根据权利要求4所述的一种对基于软件众包平台的众包工人综合评估方法， 其特征 在于， 对于众包工人特征的加工处理方法为： 根据工人特征的数据类型采取不同处理方式， 对于数值型特征， 一般采取分桶， 离散化等方式， 对于枚举型特征则进行独热编码， 对于集 合型特征， 则进 行Multi‑hot编码， 对于文本型特征， 则建立关键词字典， 分词后与关键词字 典做交集， 转换为 集合型特征。 6.根据权利要求5所述的一种对基于软件众包平台的众包工人综合评估方法， 其特征 在于， 项目特征的处理方式中， 对于项目特征的加工处理方法为： 按照数据类型采取不同处 理方式， 对于数值型特征， 一般采取分桶， 离散化等方式， 对于枚举型特征则进 行独热编码， 对于集合型特征， 则进行Multi ‑hot编码， 对于文本型特征， 则建立关键词字典， 分词后与关 键词字典做交集， 转换为 集合型特征。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115271466 A 3