[发明专利]研发团队的质量预测模型的确定方法和装置在审
| 申请号： | 201811542200.4 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109739750A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 郭贤忠;孙才奇 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京曼威知识产权代理有限公司 11709 | 代理人： | 方志炜 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及研发团队的质量预测模型的确定方法，包括：基于研发团队研发的应用提取基础特征信息，所述基础特征信息用于表征所述应用的质量；通过预设算法对每个所述基础特征信息分别进行扩展，以得到扩展特征信息；根据所述应用和对应的基础特征信息以及扩展特征信息构成样本集；基于所述样本集，通过机器学习算法对预设模型进行训练，以得到质量预测模型。根据本公开的实施例，一方面针对每个特征信息的参数都是通过机器学习得到，相对人为设定更为准确，另一方面由于特征信息包括基础特征信息和扩展特征信息，可以全面地表征研发团队的质量，从而可以得到更加准确的质量预测模型，以便后续对研发团队的质量进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 研发 基础特征 特征信息 质量预测模型 团队 样本集 应用 机器学习算法 方法和装置 机器学习 预设算法 预设 地表 预测 | ||
【主权项】：
1.一种研发团队的质量预测模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：基于研发团队研发的应用提取基础特征信息，所述基础特征信息用于表征所述应用的质量；通过预设算法对每个所述基础特征信息分别进行扩展，以得到扩展特征信息；根据所述应用和对应的基础特征信息以及扩展特征信息构成样本集；基于所述样本集，通过机器学习算法对预设模型进行训练，以得到质量预测模型，其中，所述质量预测模型的输入量包括所述基础特征信息和所述扩展特征信息，输出量为研发团队的预测质量。
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