众包作为社会化内容生产的一种新的商业模式，其源于企业（或个人）利用大众的集体智慧解决难题，能够节约运营成本，拓宽创新源。众包商业活动依赖于网络信息交互技术，显示出大众阶层是创造和创新的重要力量，体现了大众阶层共同创造价值的崛起。通过本书，第一，梳理了众包任务成交绩效的主要影响因素和影响路径。第二，构建众包任务智能分配模型。基于BP神经网络和遗传算法提出了一种针对众包平台众包任务分配的智能分配模型。第三，对众包平台悬赏招标制和雇佣制两种模式下众包任务智能分配模型各输入变量的灵敏度进行了分析，尝试创新众包交易模式，提出了众包平台运行机制的优化建议。

张安淇，1989年6月出生，汉族，上海市人，上海对外经贸大学工商管理学院博士、讲师。研究方向为用户行为激励、仿真演化路径优化。

第1章 导论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本书的整体框架
1.4 研究内容与方法
1.5 本章小结
第2章 相关概念和基础理论综述
2.1 众包
2.2 众包参与主体
2.3 典型众包平台
2.4 结构方程相关理论
2.5 神经网络与遗传算法相关理论
2.6 遗传与神经网络混合算法
2.7 推荐系统相关理论
2.8 本章小结
第3章 众包任务成交绩效影响因素探索性分析
3.1 众包交易模式分类
3.2 变量指标的选取原则
3.3 变量指标的操作性界定
3.4 变量数据的抓取
3.5 变量数据的统计分析
3.6 本章小结
第4章 众包任务成交绩效影响机制分析
4.1 研究设计
4.2 实证结果与分析
4.3 本章小结
第5章 众包任务智能分配模型分析
5.1 智能分配模型的设计
5.2 智能分配模型的案例分析
5.3 本章小结
第6章 众包平台运行机制优化分析
6.1 众包任务智能分配模型的灵敏度分析
6.2 众包平台运行机制的优化措施分析
6.3 本章小结
第7章 研究总结和未来研究的方向
7.1 研究总结
7.2 局限与后续研究建议
参考文献
附录一
附录二
附录三