CN108876093A - 一种众创平台下的众创设计任务推送方法 - Google Patents

一种众创平台下的众创设计任务推送方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种众创平台下的众创设计任务推送方法。根据众创平台数据库构建创客个人属性信息向量集合，构建创客综合信息数据库；根据众创平台上在线提交的设计任务需求，生成设计任务需求向量，组成设计任务需求向量集合；由创客个人属性信息向量集合与设计任务需求向量集合，计算创客与设计任务之间的匹配度，进而进行设计任务的推送。本发明方法针对众创平台数据，能够将众创平台数据中的设计任务数据有效处理，及时准确地推送给创客，从而提高众创平台设计任务数据的处理效率和提高机械产品设计任务的推送效率。

Description

一种众创平台下的众创设计任务推送方法
技术领域
本发明涉及一种众创平台数据库的设计任务数据推送方法，尤其涉及了一种众创平台下的众创设计任务推送方法。
背景技术
机械产品设计指设计人员依据给定的设计目标，在由设计限制条件构成的设计域中运用多种知识求解问题，以获得满足设计要求的设计方案的活动。随着“互联网+”时代的到来，互联网技术不断升级，产品的设计创新活动主体的范围也从专业的研发人员扩展到了更广泛的设计人员群体，对于复杂产品创新和开发，基于其研发过程的复杂性，通常需要多领域的知识结合，因而需要跨专业、跨领域的多个设计人员来共同完成，这就对设计人员和众创平台的综合调配提出了更高的要求。近年来众创设计逐渐兴起，将互联网上存在的不同领域不同专业的人员和团队进行了一定程度的整合，利用这一人才资源优势，使得产品尤其是复杂产品方案的设计创新效果和设计效率得到了很好的提升。
众创环境下，众多创客基于由企业搭建的或者自发形成的互联网平台实施创新活动并且通过互联网进行创新成果的展示或出售，另一方面，企业或个人等需求者通过互联网发布产品需求，或搜寻和获取已有的创新成果并加以利用。众创平台中，对于某一复杂产品设计任务，需求者或平台往往会对任务进行初步分解处理，然后将细化后的设计任务发布于平台之上，在实际的众创设计过程中，一方面设计任务需求方很希望能够在短时间找到适合任务需求的合适的创客，但是他们无法在平台中众多的创客之间鉴别出哪些创客才是合适的，另一方面对于创客而言，每个人会有不同的知识领域以及不同的设计偏好，面对众创平台中的众多设计任务，很难从中找到适合自己的任务，甚至有时为了有工作可做而选择了自己不擅长的任务，进而耗费时间较长、完成质量较低。这两方面原因影响，使得合适的设计任务无法及时准确地交给适合的创客，从而造成创客资源浪费、设计任务难以高质高效完成等问题。
为进一步高效合理利用人才资源、提高众创产品设计效率，综合考虑设计任务所属类型、设计任务知识点需求、创客的知识点使用率以及创客的个人设计经验、能力及偏好等因素，本发明提出一种众创平台下的众创设计任务推送方法，将众创平台上的设计任务及时准确地推送给合适的创客，从而提升创客人才资源利用率、提高众创产品设计效率。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明旨在提供一种应用于众创平台的产品设计任务智能推送方法，将众创平台服务器数据库上发布的产品设计任务推送给与其匹配度高的创客，以提升创客人才资源利用率、提高众创产品设计效率。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
本发明方法主要分为以下步骤：
1)根据众创平台数据库中创客知识域、设计案例、设计经验等数据构建创客个人属性信息向量集合，构建创客综合信息数据库；
2)根据众创平台上在线提交的设计任务，生成由设计任务需求知识域、设计任务属性需求等构成的设计任务需求向量，组成设计任务需求向量集合；
3)由创客个人属性信息向量集合与设计任务需求向量集合，计算创客与设计任务之间的匹配度，进而进行设计任务的推送。
所述的步骤1)中，所述创客个人属性信息向量集合由针对不同创客的不同创客个人属性信息向量构成，创客个人属性信息向量表示为：
perID＝{name,ID,KP,cap,pre}
其中，ID为创客的个人唯一编号，perID表示编号为ID的创客个人属性信息向量，上标ID应存在于与该创客有关的一切向量中，为简化书写，后文多省略，name表示创客名字，KP表示创客知识域向量集合，其中知识域由知识点及相应使用率组成，cap表示创客设计能力参数，pre表示创客个人设计偏好。
所述创客知识域向量集合KP表示为一个二元组：
KP＝{(kp1,w1),(kp2,w2)…(kpi,wi)…}
其中，kpi表示第i个知识点，wi表示创客对于知识点kpi的使用率。知识点表示该设计任务所涉及的专业知识点，例如某设计任务需要设计齿轮变速箱，则该设计任务知识点包括齿轮模数知识点、齿轮传动比知识点等知识点数据。
所述创客设计能力参数cap表示为一个三元数组：
cap＝(ave，eli，years)
其中，ave表示创客所有设计案例的平均适用度，eli表示创客所有设计案例的采纳率，years表示创客从业年限。创客所有设计案例的平均适用度ave、创客所有设计案例的采纳率eli和创客从业年限years从众创平台数据库中直接提取获得，是已知量信息。
所述创客设计偏好per为一系列由创客兴趣标签所构成的集合，并能够实时更新。偏好per可以按照针对机械零部件分类，例如有齿轮设计兴趣标签、凸轮设计兴趣标签和曲轴连杆设计兴趣标签等。
所述步骤2)中，设计任务需求向量表示为：
taskID'＝{name',ID',KP',labels',demands}
其中，ID'为设计任务的唯一编号，taskID'表示编号为ID'的设计任务属性信息向量，上标ID'应存在于与该设计任务有关的一切向量中，为简化书写，后文多省略，name'表示任务名称，KP'表示设计任务需求知识域向量集合，知识域由知识点及相应使用率组成；labels'表示设计任务属性标签，为设计任务的内容所涉及的标志性属性，例如，某一设计任务中包含齿轮传动的设计，则此任务的标签属性则包括“齿轮”、“传动”等；demands表示设计任务的辅助属性需求，如所要求创客设计能力、从业年限等。
所述设计任务需求知识域向量集合KP'表示为一个二元数组：
KP'＝{(kp'1,w'1),(kp'2,w'2)…(kp'i,w'i)…}
其中，kp'i表示完成设计任务所需的第i个知识点，w'i表示设计任务要求创客对于知识点kp'i的使用率。
所述的步骤3)具体为：
3.1)由创客个人属性信息向量集合中的创客知识域向量集合 KP＝{(kp1,w1),(kp2,w2)…(kpi,wi)…}和设计任务需求向量集合中的设计任务需求知识域集合KP'＝{(kp'1,w'1),(kp'2,w'2)…(kp'i,w'i)…}，提取出创客的知识点使用率向量W＝[w1,w2,w3,…wi…]，设计任务对知识点使用率的需求向量 W'＝[w'1,w'2,w'3,…w'i,…]，采用以下改进的公式计算创客与设计任务之间的匹配度：
式中，dif(W,W')表示创客的知识点使用率向量W与设计任务对知识点使用率的需求向量W'之间的差异度，差异度数值越低，则相应的匹配度越高，wi、w'i分别表示创客的知识点使用率向量W与设计任务对知识点使用率的需求向量 W'中的第i个值，δ(w'i-wi)表示筛选函数；
本发明特殊设有筛选函数δ(w'i-wi)，用于本发明所述创客的知识点使用率向量W与设计任务的知识点需求向量W'的差异度计算。创客与设计任务之间的差异度根据dif(W,W')数值大小来排序，dif(W,W')数值越小，则创客越符合设计任务需求。当创客某一知识点的wi数值大于任务所需求w'i数值时，是符合任务知识点需求的，不需要计入dif(W,W')，保留此项情况下会增大差异度数值，从而造成计算误差，本发明特殊设有筛选函数δ(w'i-wi)能够消除该计算误差的不良影响。
3.2)然后根据差异度dif(W,W')从小到大排列获得设计任务下的创客推送序列，按照创客预推送序列的顺序向创客推送设计任务。
所述的步骤3)后，进一步结合创客辅助属性完成设计任务的优化推送：
具体是进一步调整创客推送序列，筛选出排名靠前的创客进行设计任务推送，具体为：
首先将差异度dif(W,W')由小到大以间隔指数η为区间进行差异度等级划分，向差异度最低等级中的创客进行优先推荐。间隔指数η的数值大小依据平台系统运转能力、参与设计创客数量等进行调整，以实现在不使平台系统超负荷运转的情况下，使得在每一差异度等级的区间内分配一定数量的创客。根据设计任务需求向量中设计任务标签、对创客设计能力、从业年限，从创客综合信息数据库中提取该等级创客相应属性信息，对满足任务需求的创客进行优先推荐。
具体实施中，创客接收到本发明数据处理方法推送的设计任务后，依据个人设计偏好，对推送列表中的设计任务进行评分(该评分主要用于平台对于创客设计兴趣领域评定的进一步完善，有利于日后任务推送的准确性)，然后决定是否接受该设计任务。
本发明具有的有益效果是：
本发明方法针对众创平台数据，综合考虑设计任务所属类型、设计任务知识点需求、创客的知识点使用率以及创客的个人设计经验、能力及偏好等因素的数据，能够将众创平台数据中的设计任务数据有效处理，及时准确地推送给创客，从而提高众创平台数据的处理效率和提高机械产品设计任务的推送效率。
附图说明
图1是本发明推送方法流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，本发明以一种典型的复杂装备注塑机的设计为例，结合附图对本发明作进一步说明。本领域技术人员应该了解，下面所具体描述的内容是说明性而非限制性的，不应该限制本发明的保护范围。
本发明的实施例及其实施过程如下：
1、如图1所示，根据需求方所提交设计任务，经众创平台智能分析，生成由设计任务需求知识域、设计任务属性需求等构成的设计任务需求向量，组成设计任务需求向量集合。本例注塑机的设计需求经过众创设计平台处理之后，主要分为若干子设计任务及其相关要求，如表1(本发明只列出设计任务所需求的主要知识点)。
表1设计任务需求分析
表1中，第一列ID'＝DCZ800-1是设计任务的编号，DCZ800表示该注塑机型号，短横线后的1表示注射装置；ID'应存在于与该设计任务有关的一切向量中，为简化书写，后文多省略，name'表示任务名称，KP'表示设计任务需求知识域向量集合；labels'表示设计任务属性标签，为设计任务的内容所涉及的标志性属性，例如，某一设计任务中包含齿轮传动的设计，则此任务的标签属性则包括“齿轮”、“传动”等；demands表示该设计任务的辅助属性需求，如所要求创客设计经验、从业年限等。
在本实例中各知识点表示如表2所示。
表2设计任务知识点需求
表2中，列出了11个设计任务知识点需求(实际平台的知识点编号数量会很庞大，本发明只列出设计任务所需求的主要知识点)，但并不是每一个设计任务都会涉及所有知识点，对于表1中的设计任务，若不包括某一知识点，则该处w'i＝0，以任务DCZ800-2为例，其知识点需求向量W'DCZ800-2表示如下。
W'DCZ800-2＝[0.85,0.90,0.75,0.70,0.90,0,0,0,0.7,0,0]
该设计任务的设计任务需求向量为
taskDCZ800-2＝{合模装置设计,DCZ800-2,(kp'1,0.85),(kp'2,0.90)…(kp'5,0.90)…, ‘machine design；Elbow linkages’,‘ave≥8.5,eli≥7.0,year≥3.0’}
2、众创平台对需求方的设计任务需求进行处理后，提取任务需求向量的相关数据与创客综合信息数据库中创客属性信息进行匹配，限于篇幅，本实例中通过选择五名创客，来完成设计任务个性化推送过程。
创客综合信息数据库中部分创客信息如表3所示。
表3创客综合信息数据库中部分创客信息
表3中创客知识点KP涉及详细子项目如表4所示。
表4创客知识点详情
则各创客的知识点使用率向量为：
WML16031553＝[0.71,0.82,0.76,0.85,0.86,0.73,0.52,0.52,0.79,0.65,0.88]
WMR15112715＝[0.51,0.61,0.68,0.08,0.75,0.80,0.96,0.67,0.87,0.21,0.35]
WWZ13091803＝[0.56,0.12,0.87,0.95,0.56,0.35,0.68,0.88,0.81,0.77,0.79]
WMK12120568＝[0.70,0.91,0.81,0.66,0.93,0.84,0.62,0.43,0.72,0.40,0.67]
WWR08082305＝[0.76,0.34,0.73,0.66,0.83,0.77,0.68,0.70,0.37,0.92,0.94]
表3中创客设计能力参数cap具体如表5所示。
表5创客设计能力参数详情
表3中创客设计案例属性标签具体如表6所示。
表6创客设计案例属性标签
以创客Kevin为例，其个人属性信息向量为：
perMK12120568＝{Kevin,MK12120568,‘(kp1,0.82),(kp2,0.91)…(kp5,0.93)…’,
‘machine design；hydraumatic；hydrocylinder’,
‘ave＝8.3,eli＝8.5,year＝3’}
3、由创客个人属性信息向量集合与设计任务需求向量集合，计算创客与设计任务匹配度，再结合创客辅助属性因素，完成设计任务的推送。
以编号为DCZ800-1的任务为例，将其对知识点使用率的需求向量与创客的知识点使用率向量进行匹配度计算，经过匹配计算后可得表7。
表7设计任务知识点需求向量与创客的知识点使用率向量匹配度计算结果
根据上表中的信息，依据平台系统运转能力、参与设计创客数量等，取间隔指数η＝0.3，则可将五位创客划分为三个等级：第一差异度等级为差异度在区间[0,0.3)中的编号为MK1212056和ML16031553的创客，第二差异度等级为差异度在区间[0.3,0.6)中的编号为WR08082305的创客，第三差异度等级为差异度在区间[0.6,0.9)中的编号为MR15112715和WZ13091803的创客。则选取第一差异度等级中的两位创客，提取其设计偏好标签、创客设计能力、从业年限等属性如下：
perML16031553＝{hydraumatic；machine design,
‘ave＝7.6,eli＝8.0,year＝2’}
perMK12120568＝{‘machine design；hydraumatic；hydrocylinder’,
‘ave＝8.3,eli＝8.5,year＝3’}
提取该设计任务需求向量中设计任务标签以及对创客设计能力、从业年限等要求如下：
taskDCZ800-2＝{‘machine design；Elbow linkages’,
‘ave≥8.5,eli≥7.0,year≥3.0’}
将上述设计任务需求向量中设计任务标签、对创客设计能力、从业年限等要求，与创客相应属性信息进行匹配筛选，可得编号为MK1212056的创客Kevin 更加符合该任务对于创客对创客设计能力、从业年限等需求。最终将任务优先推送给该创客。
创客Kevin接收到任务推送信息，了解任务详情之后，根据自己实际情况对任务进行兴趣程度评分，然后决定是否接受该设计任务，本实施例中默认创客对该任务兴趣度高且接受任务。

Claims (8)

1.一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：该方法主要分为以下步骤：
1)根据众创平台数据库构建创客个人属性信息向量集合，构建创客综合信息数据库；
2)根据众创平台上在线提交的设计任务，生成设计任务需求向量，组成设计任务需求向量集合；
3)由创客个人属性信息向量集合与设计任务需求向量集合，计算创客与设计任务之间的匹配度，进而进行设计任务的推送。
2.根据权利要求1所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述的步骤1)中，所述创客个人属性信息向量集合由不同创客个人属性信息向量构成，创客个人属性信息向量表示为：
perID＝{name,ID,KP,cap,pre}
其中，ID为创客的个人唯一编号，perID表示编号为ID的创客个人属性信息向量，name表示创客名字，KP表示创客知识域向量集合，cap表示创客设计能力参数，pre表示创客个人设计偏好。
3.根据权利要求2所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述创客知识域向量集合KP表示为：
KP＝{(kp1,w1),(kp2,w2)…(kpi,wi)…}
其中，kpi表示第i个知识点，wi表示创客对于知识点kpi的使用率。
4.根据权利要求2所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述创客设计能力参数cap表示为：
cap＝(ave，eli，years)
其中，ave表示创客所有设计案例的平均适用度，eli表示创客所有设计案例的采纳率，years表示创客从业年限。
5.根据权利要求1所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述步骤2)中，设计任务需求向量表示为：
taskID'＝{name',ID',KP',labels',demands}
其中，ID'为设计任务的唯一编号，taskID'表示编号为ID'的设计任务属性信息向量，name'表示任务名称，KP'表示设计任务需求知识域向量集合；labels'表示设计任务属性标签，为设计任务的内容所涉及的标志性属性；demands表示设计任务的辅助属性需求。
6.根据权利要求5所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述设计任务需求知识域向量集合KP'表示为：
KP'＝{(kp'1,w'1),(kp'2,w'2)…(kp'i,w'i)…}
其中，kp'i表示完成设计任务所需的第i个知识点，w'i表示设计任务要求创客对于知识点kp'i的使用率。
7.根据权利要求5所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述的步骤3)具体为：
3.1)由创客个人属性信息向量集合中的创客知识域向量集合KP＝{(kp1,w1),(kp2,w2)…(kpi,wi)…}和设计任务需求向量集合中的设计任务需求知识域集合KP'＝{(kp'1,w'1),(kp'2,w'2)…(kp'i,w'i)…}，提取出创客的知识点使用率向量W＝[w1,w2,w3,…wi…]，设计任务对知识点使用率的需求向量W'＝[w'1,w'2,w'3,…w'i,…]，采用以下公式计算创客与设计任务之间的匹配度：
式中，dif(W,W')表示创客的知识点使用率向量W与设计任务对知识点使用率的需求向量W'之间的差异度，wi、wi'分别表示创客的知识点使用率向量W与设计任务对知识点使用率的需求向量W'中的第i个值，δ(wi'-wi)表示筛选函数；
3.2)然后根据差异度dif(W,W')从小到大排列获得设计任务下的创客推送序列。
8.根据权利要求5所述的一种众创平台下的众创设计任务推送方法，其特征在于：所述的步骤3)后，进一步结合创客辅助属性完成设计任务的优化推送，具体是首先将差异度dif(W,W')由小到大以间隔指数η为区间进行差异度等级划分调整创客推送序列，然后向差异度最低等级中的创客进行优先推荐。
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