从零到英雄：面向众包工人的协作式市场感知推荐系统

软件众包的成功依赖于活跃且可信的工人供给池。众包工人行为的不确定性使得预测工人成功并进行相应规划颇具挑战。在竞争性众包市场中，对共享任务成功的竞争给众包工人的决策过程增添了另一层不确定性。对软件工人行为的初步分析揭示出惊人的任务放弃率高达82.9%。这些因素催生了为CSD工人提供自动化推荐系统的需求，以提升其在竞争中成功的可视性与可预测性。为此，本文提出一种面向众包工人的协作式推荐系统。所提推荐系统方法使用五项基于工人池中协作历史、工人对任务奖金与周期的偏好、工人专长及工人熟练度的输入指标。该方法进而基于工人在任务中的成功概率，为其推荐最适宜竞争的任务。基于260名活跃众包工人的实验结果表明，仅遵循任务推荐的前三成功概率，工人成功率可达86%。