[发明专利]基于增强学习的软件众包项目推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201811254110.5 | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN111191108A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 乔润涛;沈备军 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/289 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于增强学习的软件众包项目推荐方法及系统，首先收集软件众包平台上的项目数据和开发者数据并为开发者和项目分别建模，得到开发者模型和项目模型；之后分别计算探索策略与利用策略方面的评分并最终相加得到总评分从而确定推荐项目，并在收到开发者对推荐项目的反馈时分别对开发者模型、项目模型以及聚类依次进行更新以提高推荐准确度。本发明利用增强学习在推荐过程中逐步学习用户偏好并更新项目和开发者模型，有效解决软件众包平台中推荐系统的开发者冷启动问题，显著提高项目推荐的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增强 学习 软件 项目 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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