基于隐性行为的问题解决者推荐算法研究

摘要：

从事软件开发工作的开发者经常会通过技术交流社区提出问题,给问题推荐合适的解决者是解决开发者遇到困难问题时的可行途径.目前的解决方案主要是基于开发者的显性行为(如:回复行为)而极少关注开发者的隐性行为(如:收藏行为),使得方案不能有效地发现潜在的问题解决者.为此,本文提出了一种基于隐性行为的问题解决者推荐算法,通过计算开发者的基于标签的隐性行为变量、解决问题的倾向性变量,并结合能力变量使用贝叶斯多变量回归得到开发者得分,排序后推荐问题解决者.实验过程基于互联网问答社区StackOverflow的数据,实验结果证明本文的方法具有良好的效果.

关键词：隐性行为变量、倾向性变量、能力变量、贝叶斯多变量回归

所属期刊栏目：40

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金一般项目17BTQ061

在线出版日期：2019-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：606-611