基于隐性行为的问题解决者推荐算法研究

• 作者: 叶俊民 廖志鑫 王志锋 罗达雄 陈曙
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 606-611
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 7850字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶俊民	华中师范大学计算机学院	85	454	11.0	16.0
2	王志锋	华中师范大学教育信息技术学院	19	67	5.0	7.0
3	陈曙	华中师范大学计算机学院	25	93	5.0	8.0
4	罗达雄	华中师范大学计算机学院	5	3	1.0	1.0
5	廖志鑫	华中师范大学计算机学院	3	1	1.0	1.0