众包任务交效影响因素及智能分配方法研究
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四川成都
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作者张安淇
出版社经济管理出版社
ISBN9787509686317
出版时间2022-09
装帧平装
开本16开
定价88元
货号1202758400
上书时间2024-09-28
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商品详情
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目录
第1章 导论
1．1 研究背景与意义
1．2 国内外研究现状
1．3 本书的整体框架
1．4 研究内容与方法
1．5 本章小结
第2章 相关概念和基础理论综述
2．1 众包
2．2 众包参与主体
2．3 典型众包平台
2．4 结构方程相关理论
2．5 神经网络与遗传算法相关理论
2．6 遗传与神经网络混合算法
2．7 推荐系统相关理论
2．8 本章小结
第3章 众包任务成交绩效影响因素探索性分析
3．1 众包交易模式分类
3．2 变量指标的选取原则
3．3 变量指标的操作性界定
3．4 变量数据的抓取
3．5 变量数据的统计分析
3．6 本章小结
第4章 众包任务成交绩效影响机制分析
4．1 研究设计
4．2 实证结果与分析
4．3 本章小结
第5章 众包任务智能分配模型分析
5．1 智能分配模型的设计
5．2 智能分配模型的案例分析
5．3 本章小结
第6章 众包平台运行机制优化分析
6．1 众包任务智能分配模型的灵敏度分析
6．2 众包平台运行机制的优化措施分析
6．3 本章小结
第7章 研究总结和未来研究的方向
7．1 研究总结
7．2 局限与后续研究建议
参考文献
附录一
附录二
附录三
内容摘要
众包作为一种新的商业模式，源于企业（或个人）利用大众的集体智慧解决企业（或个人）的难题，节约运营成本，拓宽创新源。众包商业活动依赖网络信息交互技术，显示出大众阶层是创造和创新的重要力量，体现了大众阶层共同创造价值的崛起。而随着众包模式的逐渐推广和应用，关于众包的一系列问题也日益凸显，尤其是众包任务分配效率低下，众包过程中人力资源浪费严重，大量低质量众包方案充斥平台，欺诈现象时有发生等。本书从众包任务成交绩效的影响因素和众包任务的智能分配的角度切入，通过数据挖掘的方式，探索影响众包任务成交绩效的主要因素，以及各因素对成交绩效的影响路径和机制。并在影响因素分析的基础上，尝试构建提高众包任务成交绩效的众包任务智能分配模型。具体开展了以下工作：（1）从众包平台任务研究、众包平台任务分配、众包质量确保技术、众包可信度研究和众包其他相关研究对众包的相关研究成果进行综述。（2）对研究中涉及的相关概念和基础理论进行梳理。厘清众包和众包参与主体的概念，总结典型的众包平台，阐释结构方程、遗传与神经网络混合算法，归纳推荐系统的相关理论。（3）对当前众包平台中众包任务的主要交易模式进行归类。以单个任务为样本单元，尝试对众包任务的各因素进行量化，确定对应的量化指标。从自变量、因变量和调节变量对各变量指标进行操作性界定。借助八爪鱼采集器对一品威客网2017年内所有结束的任务的相应指标进行抓取。对抓取的数据进行归纳整理和初步的统计分析。（4）构建各因素对众包成交绩效影响的结构方程，并运用抓取的数据和量化的指标对结构方程进行案例分析，探索各因素对众包成交绩效的具体影响路径和机制。（5）在结构方程的分析结果，运用遗传算法和神经网络混合的算法，构建众包任务智能分配模型，并以一品威客网的数据进行案例分析。（6）上文构建的众包任务智能分配模型，对模型的输入变量进行灵敏度分析，找出分配模型对各因素的敏感程度，并对众包平台的运行机制提出了6方面的优化建议。（7）总结研究内容，分析研究不足，并对未来研究进行展望。通过本书研究，第一，梳理了众包任务成交绩效的主要影响因素和影响路径。悬赏招标制模式下，接包者经验、发包者经验、匹配度、接包者能力、任务关注度和发包者重视程度都对成交绩效存在显著的正向影响；雇佣制模式下，发包者经验、匹配度和接包者能力对成交绩效存在显著的正向影响；两种模式下，匹配度的影响程度均优选；各类别日均参与接包人数和各类别日均发布任务数均存在一定的调节作用。第二，构建众包任务智能分配模型。基于BP神经网络和遗传算法提出了一种针对众包平台众包任务分配的智能分配模型。第三，对一品威客平台悬赏招标制和雇佣制两种模式下众包任务智能分配模型各输入变量的灵敏度进行了分析。并从建立量化机制，建立智能分配机制，对接包者、发包任务进行关键信息标识，建立优先级，尝试创新众包交易模式，强化接包者权益保护6个方面提出了众包平台运行机制的优化建议。
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