[發明專利]基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦系統及方法

在審

• 申請號: 201710156008.0
• 申請日: 2017-03-16
• 公開（公告）號: CN108647216A
• 公開（公告）日: 2018-10-12
• 發明（設計）人: 李寧;沈備軍;莫文凱
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q10/10;G06Q50/00
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 顧天樂;王毓理

1.一種基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦系統，其特征在于，包括：數據庫、開發人員操作分析模塊、社交網絡構建模塊和推薦模塊，其中：數據庫與開發人員操作分析模塊相連并輸出開發人員操作記錄信息，數據庫與社交網絡構建模塊相連并輸出開發人員好友關系信息以及開發人員操作記錄信息，開發人員操作分析模塊與社交網絡構建模塊相連并輸出開發人員的分類信息與歷史任務的評分信息，社交網絡構建模塊與推薦模塊相連并輸出社交信息，推薦模塊輸出活躍人員和非活躍人員的目標任務推薦信息。

2.根據權利要求1所述的基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦系統，其特征是，所述的開發人員操作分析模塊包括：開發人員分類模塊和歷史任務評分模塊，其中：數據庫與開發人員分類模塊相連并輸出開發人員操作記錄信息，開發人員分類模塊與歷史任務評分模塊相連并輸出活躍人員的歷史任務報名與完成信息；

所述的開發人員分類模塊用于根據開發人員是否報名過任務，將開發人員分為活躍人員和非活躍人員；

所述的歷史任務評分模塊用于對活躍人員的報名歷史任務情況進行評分。

3.根據權利要求1所述的基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦系統，其特征是，所述的推薦模塊包括：推薦生成模塊和推薦修正模塊，其中：推薦生成模塊與社交網絡構建模塊相連用于直接生成活躍人員的目標任務推薦信息，推薦生成模塊與推薦修正模塊相連并輸出活躍人員對于任務的評分，具體方法是使用協同過濾算法構建損失函數，使用SGD(Stochastic Gradient Descent)算法學習相應的參數，推薦修正模塊與社交網絡構建模塊相連用于獲得活躍人員與非活躍人員之間的社交影響程度。

4.根據權利要求2所述的基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦系統，其特征是，所述的開發人員操作記錄信息包括：瀏覽、報名和完成任務的信息。

5.根據權利要求1所述的基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦系統，其特征是，所述的社交信息包括開發人員好友關系信息及社交影響程度。

6.一種基于上述任一權利要求所述系統的任務推薦方法，其特征在于，將軟件眾包平臺上的開發人員分為曾經報名過任務的活躍人員和從未報名過任務的非活躍人員；然后以活躍人員為節點、開發人員在平臺上的好友關系為線建立社交網絡，并根據社交網絡內互為好友的開發人員瀏覽和報名歷史任務的重合度，優化社交網絡；在建立和優化社交網絡的同時對活躍人員報名歷史任務后未獲得任務或完成任務的情況給予相應的評分，得到歷史任務評分；最后根據優化的社交網絡和歷史任務評分采用協同過濾方法建立活躍人員的目標任務推薦模型，為活躍人員推薦合適的目標任務，對于非活躍人員根據優化的社交網絡找到與之關聯的活躍好友，修正推薦模型后為該非活躍人員推薦目標任務。

7.根據權利要求6所述的基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦方法，其特征是，所述的歷史任務評分開發人員集合U＝AU∪NAU，其中：AU為活躍人員的集合，NAU為非活躍人員的集合。

8.根據權利要求6所述的基于開發人員社交網絡的軟件眾包任務推薦方法，其特征是，所述社交網絡通過社交影響程度D_u,v來優化，Heat(p)＝0.1×|V_p|+0.3×|B_p|，其中：F_u,v＝0表示開發人員u和v之間不存在好友關系，D_u,v＝0，即不存在社交影響；F_u,v＝1表示開發人員u和v之間為好友關系，存在社交影響；α表示瀏覽和報名歷史任務的重合度對于社交影響程度貢獻的權重，通過實驗獲得；Heat(p)表示歷史任務p的流行程度；V_p和B_p分別表示瀏覽和報名歷史任務p的開發人員集合。