返回
Crowdsourcing task recommendation model based on collaborative knowledge graph
DOI:10.1016/j.cie.2025.111516.png)
摘要
En 中文
• 众包任务推荐面临严重的数据稀疏性和冷启动问题。
• 针对众包任务推荐的协同知识图谱构建方法。
• 基于两阶段学习的工人双行为偏好特征挖掘模型。
• 基于传播原理并考虑竞争的任务预测模型。
• 采用爬取的真实数据进行实验验证了所提出模型的有效性。
期刊
IF:
6.5
论文数:
1.0W
被引数:
3.8W
机构
暂无机构信息
引用论文
A learning path recommendation model based on a multidimensional knowledge graph framework for e-learning基于多维知识图谱框架的e-learning学习路径推荐模型
Improved Collaborative Recommendation Model: Integrating Knowledge Embedding and Graph Contrastive Learning改进的协同推荐模型:集成知识嵌入和图对比学习
Electronics
IF0
Task Recommendation in Crowdsourcing Based on Learning Preferences and Reliabilities基于学习偏好和可靠性的众包任务推荐
J. Peng, J. Gong, C. Zhou, Q. Zang, X. Fang, K. Yang, and J. Yu, “Kgcfrec: Improving collaborative filtering recommendation with knowledge graph,” Electronics, vol. 13, no. 10, p. 1927, 2024.J. Peng, J. Gong, C. Zhou, Q. Zang, X. Fang, K. Yang, and J. Yu, “Kgcfrec: 基于知识图谱改进协同过滤推荐,” Electronics, vol. 13, no. 10, p. 1927, 2024.

