[发明专利]一种分类模型训练方法、分类方法及系统

说明书

本申请公开了一种分类模型训练方法、分类方法及系统，包括：获取项目的参与人员的项目执行信息，参与人员根据项目执行信息被划分为多种类型；根据项目执行信息，获取影响参与人员所属类型的影响因素信息，其中，影响一个参与人员所属类型的影响因素信息包括一个参与人员对项目的贡献信息、一个参与人员产生的与项目相关的社交信息以及一个参与人员参与项目的时间信息；使用影响因素信息，对分类模型进行训练；其中，分类模型用于根据项目参与人员的项目执行信息输出指示信息，指示信息用于指示项目参与人员所属的类型。根据本申请实施例训练得到的分类模型可对目标项目中的参与人员进行分类。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种分类模型训练方法、分类方法及系统。

背景技术

开放源代码社区又称为开源社区，由拥有共同兴趣爱好的研发人员组成，根据相应的开源软件许可证协议公布软件源代码的网络平台，同时也为研发人员提供一个自由学习交流的空间。当前，在关于研发人员地位的应用研究中，大多数采用开源社区的公开数据，这是由于开源社区的公开数据便于获取，且其数据结构经过了科学化的处理，可使研究人员能够最大程度上模拟企业内的真实场景。

研发人员的地位主要分为核心研发人员和普通研发人员，通过对研发人员地位的分类预测，可使企业管理者在评估众多研发人员时，能够更加全面的评估一名研发人员的发展潜力和培养价值。现有技术中，主要通过研发人员分类指标(代码量、代码提交次数和邮件收发数)来衡量研发人员的地位；或者使用问卷、访谈、经验汇总等定量分析方法来进行研发人员的地位分类。上述研发人员地位分类方法中，存在计算过于简单容错率较高；或者具有较强的主观性，难以作为统一的逻辑体系从客观的角度评判研发人员的地位。

发明内容

本申请实施例提供一种分类模型训练方法、分类方法及系统，用以根据训练得到的分类模型对目标项目中的参与人员进行分类。

第一方面，提供一种分类模型训练方法，包括：获取项目的参与人员的项目执行信息，所述参与人员根据所述项目执行信息被划分为多种类型；根据所述项目执行信息，获取影响所述参与人员所属类型的影响因素信息，其中，影响一个参与人员所属类型的影响因素信息包括所述一个参与人员对所述项目的贡献信息、所述一个参与人员产生的与所述项目相关的社交信息以及所述一个参与人员参与所述项目的时间信息；使用所述影响因素信息，对分类模型进行训练；其中，所述分类模型用于根据项目参与人员的项目执行信息输出指示信息，所述指示信息用于指示所述项目参与人员所属的类型。

可选地，所述项目为开源软件开发项目；所述多种类型包括：技术型核心参与人员、社交型核心参与人员以及普通参与人员；其中，所述技术型核心参与人员的数量或所述社交型核心参与人员的数量占所述开源软件开发项目参与人员总数的设定比例。

可选地，所述一个参与人员对所述开源软件开发项目的贡献信息，包括以下部分或全部信息：所述一个参与人员提交的软件编程代码行数；所述一个参与人员提交软件编程代码的次数；所述一个参与人员提交的软件编程文件数。

可选地，所述一个参与人员产生的与所述开源软件开发项目相关的社交信息，包括以下部分或全部信息：所述一个参与人员接收的与所述开源软件开发项目相关的邮件数；所述一个参与人员发送的与所述开源软件开发项目相关的邮件数；所述一个参与人员所接收的邮件中，来源于不同发件人的人员数；所述一个参与人员所发送的邮件中，发向不同收件人的人员数。

可选地，所述一个参与人员参与所述开源软件开发项目的时间信息，包括以下部分或全部信息：所述一个参与人员加入所述开源软件开发项目的起始时间；所述一个参与人员离开所述开源软件开发项目的截止时间；所述一个参与人员参与所述开源软件开发项目的时间长度。