典型文献
开源社区众包任务的开发者推荐方法
文献摘要：
Gitcoin是一个基于开源社区GitHub的众包平台.在Gitcoin中,项目团队可以发布开发任务,开发者选择感兴趣的任务并注册,发布者选择合适的开发者完成任务并发放赏金.但是一些任务因缺乏注册者而失败,部分任务未能合格完成,顺利完成的任务也面临开发者注册间隔时间长的问题.因此,需要一种开发者推荐方法,快速为众包任务发现合适的开发人员,缩短开发者注册众包任务的时间,发现潜在合适的开发者并激励其注册,促进众包任务顺利完成.文中提出了一种基于LGBM分类算法的开发者推荐方法DEVRec(Developer Recommendation).该方法提取任务特征、开发者特征、开发者和任务的关系特征,使用LGBM分类算法进行二分类,计算开发者注册任务的概率,最终得到众包任务的推荐人员列表.为了评估推荐效果,获取Gitcoin的1599个已完成众包任务、343名任务发布者和1605名开发者.实验结果显示,与对比方法Policy M odel相比,DEVRec前1位、前3位、前5位和前10位推荐的准确度及MRR指标分别提高了73.11％,119.07％,86.55％,29.24％ 和62.27％.
文献关键词：
开源软件;开发者推荐;众包开发;特征提取;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
蒋竞;平源;吴秋迪;张莉
作者机构：
北京航空航天大学计算机学院 北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]蒋竞;平源;吴秋迪;张莉-.开源社区众包任务的开发者推荐方法)[J].计算机科学,2022(12):99-108
A类：
开发者推荐,Gitcoin,DEVRec,odel,众包开发
B类：
开源社区,推荐方法,GitHub,众包平台,项目团队,感兴趣,发布者,完成任务,赏金,间隔时间,开发人员,LGBM,分类算法,Developer,Recommendation,任务特征,关系特征,二分类,推荐人,列表,推荐效果,成众,任务发布,比方,Policy,MRR,开源软件
AB值：
0.31284
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