1. 眾包任務推薦演算法是什麼
2. 我們為什麼需要任務推薦演算法
1). 強力的使用者引導：新手進入平台，面對五花八門的任務，不知所措。平台應當為使用者提工決策與行動的指導，並且這個知道是有客觀依據的最優指導。
2). 減少標客決策時間。
3. 目前，市場上其他產品的方案是什麼
亞馬遜標註平台（amazon mechannical turk) 有一套自己的評級標準，他們會給一些特定的人員評級。當雇主發布任務時，系統會自動將任務分配給一些「大師」級使用者，而這些使用者的酬勞也會更高。但如果你不屬於那個級別，你的酬勞會少，被分配到任務的機會也會更少。
4. 我們將任務和使用者進行匹配，需要考慮哪些決策因素
舉例：決策因素按照重要程度排名如下：任務難度匹配＞資格認證匹配＞歷史參與任務＞任務去化率。
5. 構建決策模型（判斷矩陣略）
6. 計算任務
一、任務
二、任務三的推薦順序
十種資料探勘分析法 一種演算法就能獨步天下
下面介紹十種資料探勘 data mining 的分析方法，以便於大家對模型的初步了解，這些都是日常挖掘中經常遇到的演算法，希望對大家有用 甚至有資料探勘公司，用其中的一種演算法就能獨步天下 1 基於歷史的mbr分析 memory based reasoning mbr 基於歷史的mbr分析方法最主要...
基於OkHttp的一種防抓包方案
最近在讀okhttp3.9.0的原始碼，在了解了其 機制之後發現了一種繞過 避免被抓包的方法。在介紹這種防抓包方法之前，需要先了解一下okhttp中socket連線建立的過程。由於這個過程比較複雜，我簡述一下，在建立socket連線之前，okhttp會獲取系統的 資訊，如果設定 那麼通過dns解析其...
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