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為了更有效地實(shí)現(xiàn)軟件眾包任務(wù)推薦，提升軟件開(kāi)發(fā)質(zhì)量，為工人推薦合適的任務(wù)，降低工人利益受損風(fēng)險(xiǎn)，以達(dá)到工人和眾包平臺(tái)雙贏的效果，設(shè)計(jì)了一種基于排序?qū)W習(xí)的軟件眾包任務(wù)推薦方法。首先，基于改進(jìn)的隱語(yǔ)義模型提取工人-任務(wù)間的隱含特征;然后，結(jié)合隱式信息對(duì)排序?qū)W習(xí)模型進(jìn)行改進(jìn)，并將提取的隱含特征進(jìn)行排序?qū)W習(xí)訓(xùn)練，獲得最優(yōu)排序模型;最終通過(guò)排序模型對(duì)測(cè)試集任務(wù)進(jìn)行排序得到任務(wù)推薦列表，從而為工人進(jìn)行眾包任務(wù)推薦，并采用NDCG，MAP， Recall推薦評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的方法能有效提高軟件眾包任務(wù)推薦的精度，其推薦評(píng)價(jià)指標(biāo)的NDC，MAP， Recall值分別達(dá)到0.722，0.326，0.169。與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法相比，推薦精度提升了18.6%;與僅基于 Ranknet的排序?qū)W習(xí)算法相比，精度提升了10.2%，因此能夠有效指導(dǎo)軟件眾包任務(wù)推薦。
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