[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

说明书

一种信息过滤技术领域的基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐方法和系统，将软件众包平台上的开发人员分为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、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后未获得或完成任务的情况给予评分，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建立推荐模型为活跃人员推荐目标任务，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，在修正推荐模型后为该非活跃人员推荐目标任务。本发明能够解决推荐目标任务的冷启动问题并提高推荐准确度。

技术领域

本发明涉及的是一种信息过滤领域的技术，具体是一种基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统及方法。

背景技术

近些年来，Topcoder、解放号以及猪八戒等软件众包平台利用互联网的优势发展迅速。软件众包平台的基本流程是：1)任务发布者将任务发布到众包平台，并提供相应的报酬；2)众包平台的开发人员可以浏览到任务，如果他们感兴趣可以报名该任务；3)任务发布者从众多的报名人员中选择合适的人员开发该任务；4)开发人员成功完成任务并获得相应的报酬。如果开发人员不能及时找到合适的任务，任务不能及时完成，任务开发者和开发人员都会遭受极大的损失。因此，良好的推荐系统对于软件众包平台的发展至关重要。

推荐系统中有两大类方法，分别为基于内容的方法和基于协同过滤的方法。基于协同过滤的方法具有易于理解、在很多领域有非常好的效果以及不需要知识工程等优点，但同时也存在着数据稀疏的问题，容易引起任务推荐的冷启动，并导致任务推荐的准确度下降。

发明内容

本发明针对现有技术无法在初始状态下进行优化且对历史数据的依赖性过强等缺陷，提出了一种基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐方法及系统，能够解决推荐目标人员的冷启动问题，提高任务推荐的准确度。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于开发人员社交网络的软件众包任务推荐系统，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。

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。

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。

本发明涉及上述系统的软件众包任务推荐方法，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；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目标任务的推荐模型，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，修正活跃人员目标任务的推荐模型后为该非活跃人员推荐目标任务。

技术效果

与现有的技术相比，本发明在为非活跃人员推荐合适的任务的F1-Score平均提高16.7％。其中P和R表示推荐结果的准确率和召回率；A和T表示推荐的任务集合和正确的任务集合。可见本发明能够利用开发人员的社交信息，量化开发人员的好友影响程度，同时对于操作信息较少的非活跃人员，解决推荐目标任务的冷启动问题，提高任务推荐的准确度。

附图说明