[发明专利]推荐信息生成方法和装置，存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种推荐信息生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取对应开发者集合的能力评价矩阵，行为增强矩阵和任务相似度矩阵；

其中，所述能力评价矩阵是基于每一开发者的每项能力特征对应的评分等级信息确定的，所述行为增强矩阵是基于针对目标任务每一开发者的初始评价信息，以及针对所述目标任务每一开发者在多个交互项的行为特征信息确定的，所述任务相似度矩阵是基于每一开发者的标签信息和所述目标任务的标签信息确定的；

对所述能力评价矩阵，所述行为增强矩阵和所述任务相似度矩阵进行矩阵融合处理，得到多特征融合后的评价矩阵；

基于所述多特征融合后的评价矩阵生成推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取对应开发者集合的能力评价矩阵，包括：

计算能力特征c_i在评分等级v_j上的模糊隶属度r_ij，其中，r_ij∈[0，1]；

通过如下公式计算开发者集合U＝{u₁，u₂，...，u_n}中开发者u的能力评价值dcm(u)：

其中，开发者集合表示为U＝{u₁，u₂，...，u_n}，C＝{c₁，c₂，...，c_n}为集合中任一开发者u的n种能力特征的能力特征集合，V＝{v₁，v₂，...，v_n}为所述能力特征集合对应的评分等级集合，W＝{w₁，w₂，...，w_n}为所述能力特征集合对应的能力特征权重集合，v_j∈[0，1]，w_i∈[0，1]，

基于对应每一开发者的所述能力评价值，生成所述能力评价矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取对应开发者集合的任务相似度矩阵，包括：

通过如下公式计算开发者集合U＝{u₁，u₂，...，u_n}中开发者u与所述目标任务t的匹配度md(u，t)：

其中，UT＝{ut₁，ut₂，...，ut_n}为开发者u的n个标签的标签集合，KT＝{kt₁，kt₂，...，kt_n}为所述目标任务t的n个标签的标签集合；

基于对应每一开发者的所述匹配度，生成所述相似度矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取对应开发者集合的行为增强矩阵，包括：

基于针对所述目标任务每一开发者在多个交互项的行为特征信息，确定每一开发者与所述目标任务的关联度信息；

通过所述关联度信息，以及预设的矩阵增强权重因子对针对所述目标任务t的开发者初始评价矩阵进行评价矩阵增强处理，得到行为增强评价矩阵；

通过将开发者的能力特征与所述目标任务的任务特征投影至低维隐因子空间，获得开发者对所述目标任务的评价关系；

至少基于所述开发者对所述目标任务的评价关系，采用最小化平方误差法对所述行为增强评价矩阵进行矩阵分解优化处理，得到行为增强矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，至少基于所述开发者对所述目标任务的评价关系，采用最小化平方误差法对所述行为增强评价矩阵进行矩阵分解优化处理，得到行为增强矩阵，包括：

基于所述开发者对所述目标任务的评价关系，评价矩阵中元素的平均值，以及开发者的评价偏差和目标任务的评价偏差，采用最小化平方误差法对所述行为增强评价矩阵进行矩阵分解优化处理，得到行为增强矩阵。