大数据群体任务分配方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及群体任务分配技术领域，具体而言，涉及一种大数据群体任务分配方 法及装置。
【背景技术】
[0002] 群体任务是指来源于至少一个任务发起人的多个任务集合，在现有技术中对群体 任务采用群体计算来完成。群体计算的维基百科定义是人群和机群协作的一种计算模型， 它通过整合互联网上大量未知用户（人群）和计算资源（机群）来处理现有计算技术难以 完成的复杂任务。当前绝大部分群体计算方法是将任务随机分配给用户。然而，在真实应 用环境中，互联网用户具有虚拟性、复杂性及不同的知识背景，随机将任务进行分配存在着 后期任务处理时任务完成准确率低的问题。如何基于大数据提供一种可以确保群体任务完 成准确率的方法，对本领域技术人员而言是急需解决的技术问题。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明提供一种大数据群体任务分配方法及装置，能够在进行群体任 务分配时，对群体任务的各个任务和用户进行主题领域分类，将群体任务的各个任务分给 与该各个任务主题领域相同的用户，从而提高群体任务完成的准确率。
[0004] 为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
[0005] 第一方面，本发明实施例提供一种大数据群体任务分配方法，应用于服务器，所述 服务器包括用户信息数据库，所述方法包括：所述服务器接收来自第一客户端发送的群体 任务；将所述群体任务进行聚类得到所述群体任务中各个任务的主题领域；从所述用户信 息数据库中提取用户信息并按所述群体任务中各个任务的主题领域对用户进行聚类，得到 在不同所述主题领域下的用户序列；根据所述用户信息数据库中的用户历史任务信息及用 户工作经验信息，对不同所述主题领域下的用户重新确定所属主题领域，并在所属主题领 域不一致时，将用户调整到新的相应所述主题领域下并更新所述用户序列；根据不同所述 主题领域下的准确率要求，对不同所述主题领域下用户准确率进行筛选，按正确率降序排 列所述用户序列；根据不同所述主题领域下任务需求用户数量，从所述按正确率降序排列 所述用户序列中得到参与任务的用户，将任务信息发送到所述参与任务的用户对应的第二 客户端。
[0006] 第二方面，本发明实施例还提供一种大数据群体任务分配装置，应用于服务器，所 述服务器包括用户信息数据库，所述装置包括：接收模块用于接收来自第一客户端发送的 群体任务；任务聚类模块用于将所述群体任务进行聚类得到所述群体任务中各个任务的主 题领域；用户聚类模块用于从所述用户信息数据库中提取用户信息并按所述群体任务中各 个任务的主题领域对用户进行聚类，得到在不同所述主题领域下的用户序列；用户主题领 域确认模块用于根据所述用户信息数据库中的用户历史任务信息及用户工作经验信息，对 不同所述主题领域下的用户重新确定所属主题领域，并在所属主题领域不一致时，将用户 调整到新的相应所述主题领域下并更新所述用户序列；排序模块用于根据不同所述主题领 域下的准确率要求，对不同所述主题领域下用户准确率进行筛选，按正确率降序排列所述 用户序列；任务信息发送模块用于根据不同所述主题领域下任务需求用户数量，从所述按 正确率降序排列所述用户序列中得到参与任务的用户，将任务信息发送到所述参与任务的 用户对应的第二客户端。
[0007] 本发明实施例提供一种大数据群体任务分配方法及装置，能够在进行群体任务分 配前，将群体任务中的各个任务进行主题领域分类，将用户按照上述各个任务的主题领域 进行用户分类，在进行群体任务分配时，将群体任务的各个任务分给与该各个任务主题领 域相同的用户，从而提高群体任务完成的准确率。
[0008] 为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合 所附附图，作详细说明如下。
【附图说明】
[0009] 为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术用户员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可 以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0010] 图1示出了本发明实施例提供的大数据群体任务分配方法及装置的应用环境示 意图；
[0011] 图2示出了一种可应用于本发明实施例的服务器的结构框图；
[0012] 图3为本发明第一具体实施例提供的大数据群体任务分配方法的流程图；
[0013] 图4是本发明第二具体实施例提供的大数据群体任务分配方法的流程图；
[0014] 图5是本发明第三具体实施例提供的大数据群体任务分配装置的结构框架图；
[0015] 图6是本发明第四具体实施例提供的大数据群体任务分配装置的结构框架图。
【具体实施方式】
[0016] 本发明实施例所提供的大数据群体任务分配方法及装置可应用于如图1所示的 应用环境中。如图1所示，用户终端1〇〇、服务器200位于无线网络或有线网络300中，通过 该无线网络或有线网络300,用户终端100与服务器200进行数据交互。
[0017] 于本发明实施例中，用户终端100包括但不限于移动终端设备、台式计算机、笔记 本电脑等。
[0018] 图2示出了一种可应用于本发明实施例中的服务器的结构框图。如图2所示，月艮 务器200包括：存储器201、处理器202以及网络模块203。
[0019] 存储器201可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的大数据群体任务 分配方法及装置对应的程序指令/模块，处理器202通过运行存储在存储器201内的软件 程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的大数据群 体任务分配方法。
[0020] 存储器201可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个 磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。进一步地，上述存储器201内的软件 程序以及模块还可包括：操作系统221以及服务模块222。其中操作系统221，例如可为LINUX、UNIX、WINDOWS，其可包括各种用于管理系统任务（例如内存管理、存储设备控制、电 源管理等）的软件组件和/或驱动，并可与各种硬件或软件组件相互通讯，从而提供其他软 件组件的运行环境。服务模块222运行在操作系统221的基础上，并通过操作系统221的 网络服务监听来自网络的请求，根据请求完成相应的数据处理，并返回处理结果给客户端。 也就是说，服务模块222用于向客户端提供网络服务。
[0021] 网络模块203用于接收以及发送网络信号。上述网络信号可包括无线信号或者有 线信号。
[0022] 可以理解，图2所示的结构仅为示意，服务器200还可包括比图2中所示更多或者 更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或 其组合实现。另外，本发明实施例中的服务器还可以包括多个具体不同功能的服务器。
[0023]于本发明实施例中，用户终端100中安装有客户端，该客户端可以是浏览器也可 以是第三方应用软件，与服务器（Server)端相对应，为用户提供服务，例如大数据群体任 务分配方法，用于对群体任务进行分配。
[0024]下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整 地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在 此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因 此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的 范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做 出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0025]第一具体实施例
[0026] 图3为本发明第一具体实施例提供大数据群体任务分配方法的流程图。如图3所 示，在本实施例中的大数据群体任务分配