[发明专利]一种面向群体软件过程的开发人员推荐方法

说明书

本发明涉及一种面向群体软件过程的开发人员推荐方法，包括如下步骤：步骤1、收集开发人员的历史注册数据；步骤2、对开发人员的注册数据进行清洗，删除无效数据；步骤3、按照时间顺序，整理开发人员的注册序列；步骤4、针对开发人员注册序列进行隐马尔科夫模型HMM构建；步骤5、利用开发人员注册的HMM模型判断开发人员是否有意愿参与即将进行的比赛；步骤6、收集有意愿参与比赛的开发人员解决方案提交的历史数据；步骤7、对开发人员的提交数据进行清洗，删除无效数据；步骤8、收集获取软件开发比赛的难度信息和开发人员的能力水平信息；步骤9、利用项目反应理论IRT模型构建预测开发人员提交行为的模型；步骤10、判断开发人员是否有意愿提交软件开发比赛的解决方案，决定是否推荐人员。

技术领域

本发明涉及计算机群体软件工程领域，尤其涉及一种面向群体软件过程的开发人员推荐方法。

背景技术

群体软件开发模式，是创新性的应用众包开发方法于软件工程领域，新型的问题解决模式，是一个极具前景的研究领域。群体软件开发表现为：许多软件从业者通过互联网等开放平台，使用自己的经验和技术参与软件开发相关的任务。已知有效的代表性群体软件开发实践是在众包平台(如TopCoder)上开发的竞争性群体软件项目。群体软件开发方法的低成本、短时间、高效率特点，使其在面临当今软件系统越来越复杂的新形势中，显示出巨大的潜力。为了使群体软件开发模式的普遍化和流行化，充分发挥群体软件开发模式的潜力，需要对群体软件开发过程进行管理与优化，使得群体软件开发开发模式能够产出令人满意的高质量解决方案，同时也有助于指导群体软件项目管理人员高效解决开发过程中出现的问题。

当前很大部分研究的关注点都在群体软件开发系统上，包括群体软件开发模型的建立与派生，和为了使众包能够应用于各类软件开发应用领域的平台或过程的设计原则。他们的研究目标在于如何能够进行成功的群体软件开发，影响群体软件开发成功与否的因素有哪些，进行群体软件开发所需要遵循的规则和可以采用的模式等等。群体软件开发过程领域的已有研究大部分还是侧重于群体软件开发实践、群体竞赛基础模型、群体资源调度方法、群体软件开发平台设计等理论和技术问题的研究，而未有对群体软件开发过程的形式化模型、仿真、分析及优化等方面的研究。

在群体软件过程及相关技术方面，国内外研究人员已经在开展了一些研究工作。但是众包在软件开发上的应用还处在科学研究的初级阶段，还未有关于群体软件开发的文章被发表在软件工程领域的主要期刊中；群体软件开发过程的基本原理、核心原则和概念模型都没有被系统和深入地讨论和研究。群里软件工程领域有很多具体的众包在涉及软件开发过程各个阶段的应用的研究，但这些研究工作都是针对群体软件过程某个或者某些开发阶段而进行的，以具体的编程任务为研究对象，而并没有针对群体软件过程(涵盖所有开发阶段)整体的系统研究。

发明内容

为了克服群体软件过程中开发人员的提交序列过稀疏导致的现有预测技术性能下降的问题，提高推荐准确度，本发明以群体软件开发项目为研究对象，结合隐马尔科夫模型和项目反应理论设计并实现了一种面向群体软件过程的双层的开发人员推荐方法。

本发明的技术方案为：一种面向群体软件过程的开发人员推荐方法，具体包括如下步骤：

步骤1、收集开发人员的历史注册数据；

步骤2、对开发人员的注册数据进行清洗，删除无效数据；

步骤3、按照时间顺序，整理开发人员的注册序列；

步骤4、针对开发人员注册序列进行隐马尔科夫模型HMM构建；

步骤5、利用开发人员注册的HMM模型判断开发人员是否有意愿参与即将进行的比赛；如果“是”，则跳转到步骤6；如果“否”，则跳转到步骤11，不推荐该开发人员，结束；

步骤6、收集开发人员解决方案提交的历史数据；

步骤7、对开发人员的提交数据进行清洗，删除无效数据；