کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6948549 1451079 2014 37 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Personalized task recommendation in crowdsourcing information systems - Current state of the art
ترجمه فارسی عنوان
توصیه کار شخصی در جمع آوری سیستم های اطلاعاتی - وضعیت فعلی هنر
کلمات کلیدی
برون سپاری، توصیه کار تطبیق وظیفه، مسیریابی کار، سیستم توصیه شده، عامل پیشنهاد دهنده،
ترجمه چکیده
سیستم های اطلاعاتی جمع آوری شده سیستم های اجتماعی-فنی هستند که محصولات و خدمات اطلاعاتی را با استفاده از پتانسیل های متنوع گروه های بزرگی از طریق وب به اشتراک می گذارند. افراد متقاضی می توانند با انتخاب میان طیف گسترده ای از وظایف باز، به چنین سیستم هایی کمک کنند. استدلال می کند که رویکردهای فعلی از لحاظ تطبیق وظایف و منافع و توانایی های فردی متقاضیان کم اهمیت هستند، این مقاله از معرفی مکانیسم های توصیه شده شخصیتی حمایت می کند. ما به یک پایه مفهومی برای طراحی چنین سازواری ها با انجام یک بررسی سیستماتیک از آئین نامه های علمی مربوطه کمک می کنیم. بر اساس بینش های حاصل از این تحلیل، ما تعدادی از موضوعات را برای تحقیقات آینده شناسایی می کنیم. به طور خاص، یافته های ما نیاز به نتایج تجربی قابل توجهی را از طریق آزمایش های آنلاین در سطح گسترده، گفت و گو بهبود یافته با تحقیق سیستم های پیشنهاد دهنده اصلی و ادغام منابع مختلف دانش که از مرزهای سیستم های فردی فراتر رفته است، برجسته می کند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Crowdsourcing information systems are socio-technical systems that provide informational products or services by harnessing the diverse potential of large groups of people via the Web. Interested individuals can contribute to such systems by selecting among a wide range of open tasks. Arguing that current approaches are suboptimal in terms of matching tasks and contributors' individual interests and capabilities, this article advocates the introduction of personalized task recommendation mechanisms. We contribute to a conceptual foundation for the design of such mechanisms by conducting a systematic review of the corresponding academic literature. Based on the insights derived from this analysis, we identify a number of issues for future research. In particular, our findings highlight the need for more significant empirical results through large-scale online experiments, an improved dialog with mainstream recommender systems research, and the integration of various sources of knowledge that exceed the boundaries of individual systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Decision Support Systems - Volume 65, September 2014, Pages 3-16
نویسندگان
, ,