一种基于无障碍检测系统的用户评价方法与流程

本发明涉及众包系统中的用户评价与任务分配技术领域，特别是基于无障碍检测系统的用户评价方法。

背景技术：

截至2014年底，我国60岁及以上老年人口约2.12亿，残疾人数量约有8502万。随着互联网的高度普及和互联网在日常生活中重要性的不断上升，对于数量众多的老年人、残疾人等特殊人群而言，视觉和听觉上的缺失直接妨碍他们正常获取互联网上的信息。因此如何使这部分人群没有障碍地获取互联网信息显得尤为重要。

为了使有障碍人士更有效地获取和利用互联网上的信息，提供信息的网站需要符合网页无障碍设计指南(WCAG,Web Content Accessibility Guidelines)的标准。不幸的是，只有少部分的网站符合无障碍的标准。而为了验证一个网站的设计是否符合无障碍标准，我们需要对其中的页面按照标准的规则来进行检测。因此设计出了无障碍检测系统。由于中国目前的网站数量庞大，人工检测的人员不足，那么高效的任务分配方案将是系统的主要目标。而任务分配又是以用户评价体系为基础。

目前世界上的无障碍检测系统屈指可数，相应的用户评价体系并不适用于本系统，因此提出的用户评价方法将结合本系统的特征和用户的任务申请行为和完成情况，对用户在每个任务类别上的专业度进行评分，并将每个任务分配给在此任务类别上专业度高的人群，从而有效地提高任务分配效率和任务结果的准确率。

技术实现要素：

本发明要克服现有技术的上述确定啊，提供一种基于无障碍检测系统的用户评价方法，以提高无障碍检测系统分配任务的效率并且提高最后任务结果的准确率。

本发明提出了一种基于无障碍检测系统的用户评价方法，包括以下步骤：

1)计算用户的积分，用户每做对一个任务就会增加任务对应的积分，完成正确任务的数量越多，积分就越多，专业度也将随着任务数和积分的增多而增长；

2)计算完成任务的准确率，用户的专业度和完成任务的准确率呈正相关，准确率是用户专业度评分的主要组成部分；

3)计算完成任务的放弃率，用户放弃任务的比例越高，将会对评价有负面影响，因此也将根据放弃率相应降低专业度评分；

4)综合上述因素对用户的专业度进行计算。

步骤1)中所述的任务积分与任务数具体是：

11)对于检测任务，将根据其检测难度大小进行等级划分，并分配相应的积分，难度越大则积分越高；

12)专业度评价主要针对不同的任务类别进行计算，某个类别的任务完成数量越多(结果正确的任务数)，专业度也将越高，最后任务数将按着一定的权重加到专业度评分中。

步骤2)中所述的准确率具体是：

21)用户申请的任务数为apply_num,最后这些任务中正确的任务数为correct_num(同个任务分配给多人完成，最后结果按一定规则仲裁得到，与最后结果相同的人说明结果正确否则视为错误结果)，那么对应的准确率为

22)准确率越高，说明用户在该类任务上有较高的权威性，因此准确率作为其专业度评分的主要组成部分。

步骤3)中所述的放弃率具体是：

31)用户申请的任务数为apply_num,最后这些任务中用户选择放弃的任务数为giveup_num(放弃的任务即原本分配给用户的任务，用户选择放弃完成该任务，这些任务将被重新回收再分配给其他用户)，那么对应的放弃率为

32)放弃任务增多将造成系统任务分配的效率下降，因此放弃率是专业度评价的重要指标，随着放弃率增高用户专业度则会相应降低。

步骤4)中所述的专业度评分，将对上述因子采用不同的权重进行计算后得到。

本发明的优点在于：用户积分和专业度的评分是任务分配策略的基础，本发明的专业度评价能使任务分配给更合适的用户并提高任务结果的准确率。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

具体实施方式

参照附图，进一步说明本发明：

一种基于无障碍检测系统的用户评价方法，该方法包括以下步骤：

1)计算用户的积分，用户每做对一个任务就会增加任务对应的积分，完成正确任务的数量越多，积分就越多，专业度也将随着任务数和积分的增多而增长；

2)计算完成任务的准确率，用户的专业度和完成任务的准确率呈正相关，准确率是用户专业度评分的主要组成部分；

3)计算完成任务的放弃率，用户放弃任务的比例越高，将会对评价有负面影响，因此也将根据放弃率相应降低专业度评分；

4)综合上述因素对用户的专业度进行计算。

步骤1)中所述的任务积分与任务数具体是：

11)对于检测任务，将根据其检测难度大小进行等级划分，并分配相应的积分，难度越大则积分越高；

12)专业度评价主要针对不同的任务类别进行计算，某个类别的任务完成数量越多(结果正确的任务数)，专业度也将越高，最后任务数将按着一定的权重加到专业度评分中。

步骤2)中所述的准确率具体是：

21)用户申请的任务数为apply_num,最后这些任务中正确的任务数为correct_num(同个任务分配给多人完成，最后结果按一定规则仲裁得到，与最后结果相同的人说明结果正确否则视为错误结果)，那么对应的准确率为

22)准确率越高，说明用户在该类任务上有较高的权威性，因此计算专业度时，准确率所占的权重较大。

步骤3)中所述的放弃率具体是：

31)用户申请的任务数为apply_num,最后这些任务中用户选择放弃的任务数为giveup_num(放弃的任务即原本分配给用户的任务，用户选择放弃完成该任务，这些任务将被重新回收再分配给其他用户)，那么对应的放弃率为

32)放弃任务增多将造成系统任务分配的效率下降，因此放弃率是专业度评价的重要指标，随着放弃率增高用户专业度则会相应降低。

步骤4)中所述的专业度评分，将对上述因子采用不同的权重进行计算后得到。每天会对这些数据进行一次更新以供任务分配时使用。

本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围的不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。