[发明专利]一种基于深度学习的软件众包任务推荐方法在审
| 申请号： | 202111579889.X | 申请日： | 2021-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN114282104A | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 李尤慧子;袁宇宸;殷昱煜;周丽;李玉;梁婷婷 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/35;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周雷雷 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的软件众包任务推荐方法。目前已有很多相关研究提出使用深度学习的方法对众包任务文本信息来进行众包任务推荐，但在现有的方法中，众包任务文本信息的提取方法缺乏通用性，且由于众包数据分布不平衡的特点，在推荐结果的指标上，命中率与多样性无法兼顾。本发明方法包含三部分的内容：基于预训练模型Bert提取众包文本特征、基于CNN+LSTM对众包文本特征进行进一步的特征学习和基于上述两个模型作用下的输出，能够自适应克服众包数据分布不平衡的损失函数。通过本发明可以在简单高效地针对特定软件众包平台实现开发者的推荐，同时也提高了推荐结果的命中率与多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 软件 任务 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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