1.一种众包TOP-k查询中的降低成本方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
(1)首先将问题分成若干个小任务,通过众包平台发布给用户进行评分,得到用户判断的偏好:将问题分成若干个小任务,通过众包平台发布给用户进行评分,每个项目采用分级判断评分规则,即每个用户可以给每个项目打分,分值必须在一个评分区间V(G*i,G*j)∈[-
1,1],分值代表了该用户在这两项中判断的偏好;显然,假如每个用户给出的评分机制不同,那所得评分相差太大,得出的结果是不符合实际的,其绝对值表明其偏爱程度,对G*i,G*j所有的比较完成后,产生了Wi,j的工作量,相应产生一个偏好值包Vi,j={V1(Gi,Gj),……,VWi,j(Gi,Gj);
(2)再根据所获得偏好包对项目进行选择分区排序:选择分区排序的大致步骤为:(a)在所有候选项中选择出一个参考项r;(b)候选项基于r项做比较,将所有候选项分区;(c)将最后需要的所分区进行排序;
(3)最后得到最终的top-k结果。
2.根据权利要求1所述的一种众包TOP-k查询中的降低成本方法,其特征在于,所述的步骤(2)中,在选择了参考项r之后,利用选择分区排序算法,将所有候选项依次和r比较,得到的结果将分成三组:优于r的Wr,和r相近的Lr,比r差的Tr;其中和r相近的主要是,由于比较值几乎相等,导致无法确定排名,这样的项成为相近,假设不考虑相近问题,且每两组项都可以在预计的工作量中完成比较,得出结果;在选择了一个恰当的r之后,r仍然可以修剪无结果的项。