在上一章的实验中,众包任务的分解体现的是对结构复杂度的控制。在本章的实验中,我们将在众包任务结构不变的情况下,通过对过程复杂度的控制来实现流程的柔性。不同于任务分解类型的众包,方案众包当中的主要工作是为无法分解或已完成分解的任务寻找最合适的接包方。这样的要求和设定很容易让我们联想到在第三章介绍的基于能力的分配模式所提出的解决思路。其中,各式各样的接包方可以被看做可供选择的资源,他们拥有不同的个体特征;而众包任务的描述和属性可以看做是对资源能力的具体要求。实现基于能力的分配方案即是提出一种高效实现众包任务与接包方相匹配的方法。本章的实验将介绍如何在特定的众包模式下构造该方法,并对方法实现的效果进行检验。

在方案众包模式下,接包方的选择显得更为重要。如何挑选合适的接包方,以保证任务完成的质量和效率,这是发包方所面临的难题。其中,知识密集型众包的特征集中体现在对接包方知识技能的选择上,同时,精力与时间有限的接包方也希望能找到适合自己的众包任务。然而,当双方大量的信息通过众包网络平台集中在一起时,信息过载的问题却严重影响了任务与接包方之间的匹配。为了解决该信息过载的问题,实现知识密集型众包任务与接包方的高效匹配,建立可计算的匹配模型,并应用到实例中去,是解决上述问题的一个有效途径。(www.daowen.com)

本章将从为单个知识密集型众包任务寻找接包方的角度,探究知识密集型众包任务与接包方的匹配方法,建立一个针对平台的切实可用的匹配模型,并以众包平台上的实例来验证匹配模型的准确性。