[发明专利]一种基于元学习的众包软件开发者推荐方法有效
| 申请号： | 201810642091.7 | 申请日： | 2018-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN109032591B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 孙海龙;王旭;张振羽;刘旭东 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F8/35 | 分类号： | G06F8/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人： | 尹振启 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于元学习的众包软件开发者推荐方法，所述方法中的模型总体包含三个主要组件，注册行为预测器，提交行为预测器，获胜行为预测器，所述提交行为预测器基于用户已经注册后的情况进行预测，获胜行为预测器基于用户已经提交后的情况进行预测,注册者预测器预测没有任何先决条件，在所述注册行为预测器对任务数据集进行学习中，如果输出的注册概率不在前top R,则用户获胜概率为0，终止该实例预测，否则继续使用提交行为预测器进行输出检测；在提交行为预测器中，如果输出的提交概率不在前top S，则用户的获胜概率为0，终止该实例预测，否则进入获胜行为预测器；最后由用户获胜行为预测器得到获胜概率，并根据获胜概率推荐前K个用户的列表。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 软件 开发者 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的众包软件开发者推荐方法，所述方法中包含三个主要组件：注册行为预测器、提交行为预测器、获胜行为预测器，所述提交行为预测器基于用户已经注册后的情况进行预测，获胜行为预测器基于用户已经提交后的情况进行预测，在所述注册行为预测器对任务数据集进行学习中，如果输出的注册概率不在前top R,则用户获胜概率为0，终止该实例预测，否则提交行为预测器；在提交行为预测器中，如果输出的提交概率不在前top S，则用户的获胜概率为0，终止该实例预测，否则提交获胜行为预测器；最后由用户获胜行为预测器得到获胜概率，并根据获胜概率推荐前K个用户的列表，所述R,S,K为正整数。
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