[发明专利]基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统及方法在审

专利信息
申请号: 201710156008.0 申请日: 2017-03-16
公开(公告)号: CN108647216A 公开(公告)日: 2018-10-12
发明(设计)人: 李宁;沈备军;莫文凯 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06Q10/10;G06Q50/00
代理公司: 上海交达专利事务所 31201 代理人: 顾天乐;王毓理
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 社交网络 非活跃 优化 好友 开发 信息过滤技术 准确度 好友关系 推荐系统 冷启动 线建立 重合度 关联 修正 浏览
【权利要求书】:

1.一种基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统,其特征在于,包括:数据库、开发人员操作分析模块、社交网络构建模块和推荐模块,其中:数据库与开发人员操作分析模块相连并输出开发人员操作记录信息,数据库与社交网络构建模块相连并输出开发人员好友关系信息以及开发人员操作记录信息,开发人员操作分析模块与社交网络构建模块相连并输出开发人员的分类信息与历史任务的评分信息,社交网络构建模块与推荐模块相连并输出社交信息,推荐模块输出活跃人员和非活跃人员的目标任务推荐信息。

2.根据权利要求1所述的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统,其特征是,所述的开发人员操作分析模块包括:开发人员分类模块和历史任务评分模块,其中:数据库与开发人员分类模块相连并输出开发人员操作记录信息,开发人员分类模块与历史任务评分模块相连并输出活跃人员的历史任务报名与完成信息;

所述的开发人员分类模块用于根据开发人员是否报名过任务,将开发人员分为活跃人员和非活跃人员;

所述的历史任务评分模块用于对活跃人员的报名历史任务情况进行评分。

3.根据权利要求1所述的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统,其特征是,所述的推荐模块包括:推荐生成模块和推荐修正模块,其中:推荐生成模块与社交网络构建模块相连用于直接生成活跃人员的目标任务推荐信息,推荐生成模块与推荐修正模块相连并输出活跃人员对于任务的评分,具体方法是使用协同过滤算法构建损失函数,使用SGD(Stochastic Gradient Descent)算法学习相应的参数,推荐修正模块与社交网络构建模块相连用于获得活跃人员与非活跃人员之间的社交影响程度。

4.根据权利要求2所述的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统,其特征是,所述的开发人员操作记录信息包括:浏览、报名和完成任务的信息。

5.根据权利要求1所述的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统,其特征是,所述的社交信息包括开发人员好友关系信息及社交影响程度。

6.一种基于上述任一权利要求所述系统的任务推荐方法,其特征在于,将软件众包平台上的开发人员分为曾经报名过任务的活跃人员和从未报名过任务的非活跃人员;然后以活跃人员为节点、开发人员在平台上的好友关系为线建立社交网络,并根据社交网络内互为好友的开发人员浏览和报名历史任务的重合度,优化社交网络;在建立和优化社交网络的同时对活跃人员报名历史任务后未获得任务或完成任务的情况给予相应的评分,得到历史任务评分;最后根据优化的社交网络和历史任务评分采用协同过滤方法建立活跃人员的目标任务推荐模型,为活跃人员推荐合适的目标任务,对于非活跃人员根据优化的社交网络找到与之关联的活跃好友,修正推荐模型后为该非活跃人员推荐目标任务。

7.根据权利要求6所述的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐方法,其特征是,所述的历史任务评分开发人员集合U=AU∪NAU,其中:AU为活跃人员的集合,NAU为非活跃人员的集合。

8.根据权利要求6所述的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐方法,其特征是,所述社交网络通过社交影响程度Du,v来优化,Heat(p)=0.1×|Vp|+0.3×|Bp|,其中:Fu,v=0表示开发人员u和v之间不存在好友关系,Du,v=0,即不存在社交影响;Fu,v=1表示开发人员u和v之间为好友关系,存在社交影响;α表示浏览和报名历史任务的重合度对于社交影响程度贡献的权重,通过实验获得;Heat(p)表示历史任务p的流行程度;Vp和Bp分别表示浏览和报名历史任务p的开发人员集合。

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