[发明专利]基于学生能力特征的众包审核任务分配方法

说明书

本发明公开了一种基于学生能力特征的众包审核任务分配方法，以含有学生能力特征和学生行为特征的多维度学生能力特征建立起学生画像模型，再基于学生画像表示学生行为特征的jaccard相似度计算出任务审核相似度，并且基于学生能力特征与测试任务的能力差的矫正余弦相似度计算出测试能力差，以及依据学生行为特征的任务审核次数计算出任务热度，结合任务审核相似度、任务热度和测试能力差这三个相似指标的权重计算出适合任务推荐值，以此参考作为众包审核任务分配度量审核结果，通过优化众包平台上任务分配，利用测试学生与审核学生能力互补特征、相似度等综合考虑为学生推荐审核任务，有效地解决众包审核任务的完成度低、质量低等问题。

技术领域

本发明属于软件众包审核领域，具体是涉及面向众包测试中审核任务分配问题如何基于选择特征数据以得出审核结果。

背景技术

众包测试目前在软件测试中是一个新兴的趋势，具有周期短、测试成本低和高效等优势。其通过利用互联网的开放特性，将任务请求方、完成者通过众包测试平台联系起来。目前，众包测试已经于软件工程的各个环节中逐步被应用。并且也出现了许多众包测试的商业平台。但是区别于传统测试，众包测试工人大多是非专业的，导致报告低质量、客户满意度低，任务的审核质量同样也存在不稳定性。于是，如何保证众包审核任务审核质量成为学术界与产业界关注的重点。

在高职院校的学生众包工人积极参与众包过程的环境下，可以充分发挥学生的测试能力，利用学生掌握的专业知识对众包测试结果进行审核。在高职院校软件测试专业学生的课程体系设计中，学生掌握了较为全面的软件开发与测试的基础知识，并初步掌握高洁的软件测试技能。而学生之间的个体差异，使得学生之间对于测试技能的掌握各有侧重。显然，学生之间的能力存在明显的互补关系，由于高职院校与软件企业的高度紧密合作关系，有助于学生深刻理解企业的测试需求。因此，高职学生对于众包测试结果审核任务有着天然的优势与能力适配。

发明内容

为了解决上述现有技术存在的问题，本发明目的在于提供一种高效分配、高度专业技能匹配测试工作、利于促进产教融合的基于学生能力特征的众包审核任务分配方法。

为克服现有技术缺陷，本发明采用的技术方案是：一种基于学生能力特征的众包审核任务分配方法，首先，以含有学生能力特征和学生行为特征的多维度学生能力特征建立起学生画像模型；接着，基于学生画像表示学生行为特征的jaccard相似度计算出任务审核相似度，并且，基于学生能力特征与测试任务的能力差的矫正余弦相似度计算出测试能力差，以及，依据学生行为特征的任务审核次数计算出任务热度；最后，结合任务审核相似度、任务热度和测试能力差这三个相似指标的权重计算出适合任务推荐值，以此参考作为众包审核任务分配度量审核结果。

进一步地，根据学生历史参与众包审核任务参与成功率设计为学生信誉特征，为匹配决策提供参考。

进一步地，所述学生能力特征是基于历史完成任务次数、所学课程以及学业成绩，根据学校对学生软件测试能力的培养过程，建立并动态更新学生测试审核能力画像。

进一步地，基于测试任务所需能力与测试学生能力之间的缺口，并与审核学生进行比较，引入矫正余弦相似度，建立测试能力差公式SIMgapk2,ui＝(gapk2-gapk21÷l)(ui-ui1÷l)gapk2-gapk21÷l2×ui-ui1÷l2，将测试能力差公式代入推荐任务值公式Qik1,k2＝ω1·simk1,k2+ω2·SIMgapk2,ui-1-ω1-ω2hotk2，得出众包审核任务推荐结果。

进一步地，每一次任务被审核完成后，将学生特征数据加权至审核结果中，并且将根据相似指标中的更新公式更新学生特征数据，学生画像的特征值与审核进行加权和作为新的审核结果。

进一步地，所述众包审核任务推荐结果储存于Redis缓存，以起安全地保存动态任务匹配结果。