[发明专利]一种面向众包任务处理的团队推荐方法

说明书

一种面向众包任务处理的团队推荐方法，包括，先对开发者能力和开发者间亲密度进行建模；然后在团队协作意愿建模中，由开发者协作意愿影响因素处理方法，通过开发者历史协作记录，得到开发者在三个因素下的队友选择偏好，进而得到团队协作意愿模型；最后，为开发者推荐协作意愿最高的团队，最大化组队成功率使开发者能够组队成功参与开发，满足现有众包软件开发平台大规模开发者集合的场景需求。

技术领域

本发明涉及一种推荐方法，尤其涉及一种面向众包任务处理的团队推荐方法。

背景技术

自Jeff Hown提出众包概念以来，众包创新工作模式在各个行业得到广泛应用。其中，众包软件开发也呈现出流行的趋势，它将众包模式应用到软件开发领域，把企业内部由员工执行的开发任务，以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络。相比传统的软件开发模式，众包软件开发有其明显的优势，给传统的软件开发带来了新的机遇和挑战。它可以组织整合有弹性的外部人力资源，降低内部雇员成本，利用分布式生产模式加速开发进程。随着众包软件开发的发展，国内外涌现众多商业软件开发平台，其中有包含完整软件开发流程的Topcoder、Upwork平台，小型任务发布平台AMT，软件测试平台Utest，以及国内的百度数据众包、阿里众包、腾讯众测等。在众包平台上，任务发布者发布任务、问题描述和期望指标等，开发者通过个人形式或者团队形式参与竞赛，其中，提交的任务结果符合指标并在开发者中排名top k，即可获得奖金。

不同于传统的微型众包任务，众包软件开发任务往往比较复杂，开发者倾向于与其他开发人员组队协作完成任务。Kaggle平台中开发者因组队失败而放弃参与开发的现象普遍存在。调研分析了1987个寻找队友的开发者，其中，仅20.9％的开发者组队成功，58.5％的开发者因组队失败而未参与任务开发。众包软件开发平台没有为开发者提供团队推荐技术支持，导致许多开发者因找不到队友而放弃参与开发。现有的团队推荐算法大都是为任务推荐最优的开发团队来确保任务的成功完成，而不能为开发者寻找队友。这种团队推荐算法仅适用于管理者将任务指派给特定开发者团队的场景，不适用于众包软件开发任务场景，并不能根据开发者的队友选择偏好，为存在协作倾向的开发者推荐队友。

现有的推荐技术主要面向两种推荐场景。第一个场景是为确保任务成功完成，推荐最优团队；第二个场景是为达特定指标，将一组开发者分配到不同团队中去完成一组任务。分别称之为单个任务最优团队推荐和多个任务团队人员分配。

给定一个多技能任务(该任务的完成需开发者掌握多项技能)，推荐最优团队，并且团队满足任务技能需求，问题模型如图1所示。

现有技术是将该问题简单转化为集合覆盖问题，为任务推荐一个满足技能需求的团队，仅考虑任务的技能需求，未考虑团队成员之间能否进行有效的团队协作，存在明显的不合理性。任务的完成不仅受开发者技能的影响，还与开发者间关系密切相关。一种是提出一个基于团队能力模型的推荐框架。团队能力与成员个人特征、成员间能否有效沟通协作密切相关。其中，开发者个人特征包括个人经验、获胜项目数、获胜率、各技能下的技能值等；团队特征包括团队合作关系和团队社交关系等。利用历史项目数据学习各特征对于团队能力的重要性，通过特征权重学习，得到团队能力模型，然后根据启发式算法，为任务推荐能力最优的团队。另一种是将团队推荐问题转化为一个集合覆盖问题和开发者关系分析问题，为任务推荐满足技能要求并且团队成员沟通代价最小的开发者团队。其中，团队成员沟通代价有多种不同的定义方式，较常见的方法有关系子图最短直径、关系子图最小生成树等。

给定一组待完成的任务和开发者集合，合理分配开发者去完成相应任务，并使特定指标达到最优，问题模型如图2所示。