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為了更有效地實現(xiàn)軟件眾包任務(wù)推薦，提升軟件開發(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，以達(dá)到工人和眾包平臺雙贏的效果，設(shè)計了一種基于排序?qū)W習(xí)的軟件眾包任務(wù)推薦方法。首先，基于改進的隱語義模型提取工人-任務(wù)間的隱含特征;然后，結(jié)合隱式信息對排序?qū)W習(xí)模型進行改進，并將提取的隱含特征進行排序?qū)W習(xí)訓(xùn)練，獲得最優(yōu)排序模型;最終通過排序模型對測試集任務(wù)進行排序得到任務(wù)推薦列表，從而為工人進行眾包任務(wù)推薦，并采用NDCG，MAP， Recall推薦評價指標(biāo)對推薦結(jié)果進行檢驗。實驗表明，所設(shè)計的方法能有效提高軟件眾包任務(wù)推薦的精度，其推薦評價指標(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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