众包创新作为一种新型创新模式,是企业把传统上由内部员工执行的创新任务,以自由自愿的形式转交给外部网络用户,以实现降低创新风险和提升创新绩效的目的。众包创新竞赛作为众包创新的一种典型模式,具有创新任务目标明确、时效性强、接包方参与自由自愿等特点。随着众包创新竞赛参与人数的日益增加,科学评估参与双边主体的胜任力,快速生成双边推荐列表,对提升众包竞赛效率十分关键。为此,本文结合胜任力KSAO模型、基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤方法,探讨考虑参与主体胜任力的众包创新竞赛双边推荐问题。（1）众包创新竞赛双边主体胜任力模型构建。考虑到双边主体模型构建不仅有助于接包方和任务发包方充分认知自身能力情况,亦有利于平台对接包方和任务进行科学识别,帮助接包方和任务定位目标对象,提升众包创新竞赛体验。因此,基于胜任力KSAO模型,考虑众包创新竞赛特征以及参与双方主观情感,从知识（Knowledge）、技能（Skill）、能力（Ability）和其他特征（Others）维度分别构建接包方和任务的KSAO模型。（2）众包创新竞赛双边推荐框架。考虑到同时为接包方和任务进行推荐有助于节约参与双方的时间成本、推动众包创新竞赛的进程,并且基于内容的推荐和基于用户的协同过滤可弥补所构建模型在考虑接包方和任务发包方兴趣方面因素的不足,故提出了众包创新竞赛双边推荐框架。首先基于所构建的接包方和任务的KSAO模型,选取适当的相似度计算方法计算接包方间和任务间的相似度,进而以为接包方推荐和为任务推荐为目标,分别结合基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤提出4种推荐方法。（3）众包创新竞赛双边推荐方法。依据众包创新竞赛双边推荐框架,首先对接包方和任务的KSAO模型的变量进行归纳描述,进而结合模型变量特点详细说明了接包方间和任务间的相似度计算方法,最后对框架中的4种推荐方法的流程和具体算法进行说明。（4）以一品威客平台为例开展实证研究。为验证4种推荐方法的有效性和稳定性,利用一品威客平台上的真实数据,选择随机推荐方法作为基准方法,对上述5种方法的准确率、召回率、F值和成功率进行了计算、分析并提出了相应的管理启示。结果验证了本文提出的4种推荐方法在一品威客平台上的有效性,除“任务推荐:基于内容的推荐”稳定性稍差以外,其余3种方法均具有很好的稳定性。上述研究拓展了众包创新竞赛中双边推荐的研究,有助于促进众包竞赛平台蓬勃发展,为平台的实际运营提供新思路,具有一定的理论意义和实践价值。