检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件众包开发者的能力价值率模型研究

计算机应用研究 2020年第8期37卷 2422-2427,2432页

作者：刘安战郭基凤中原工学院软件学院郑州450007

为了更好地评价众包软件开发者的能力,分析了众包模式下软件众包开发的三个基本要素,即大众开发者、任务发布者、众包平台,提出了一种软件众包开发者能力价值率模型。该模型将软件众包任务从子任务、时间阶段、质量特性三个维度进行细分... 详细信息

为了更好地评价众包软件开发者的能力,分析了众包模式下软件众包开发的三个基本要素,即大众开发者、任务发布者、众包平台,提出了一种软件众包开发者能力价值率模型。该模型将软件众包任务从子任务、时间阶段、质量特性三个维度进行细分,首先评价众包原子单元,进而综合评估整个众包软件的质量。模型在评价过程中充分考虑了开发者的价值贡献因素,推演了开发者能力价值率的计算方法。验证实验表明软件众包开发者的综合能力价值率随着任务量的增加,其变化和能力大小关系趋于一致,所设计模型具有更好的稳定性,能够有效地评估软件众包开发者的能力。

关键词：众包软件众包众包质量评价开发者能力评估价值率

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件众包工人能力动态度量算法

计算机应用 2018年第12期38卷 3612-3617页

作者：余敦辉王意张万山湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术中心武汉430062

针对现有软件众包平台对工人能力考虑不足,导致分配给工人的任务完成质量低下的问题,提出了一种软件众包工人能力动态度量算法(ADM),实现工人能力的动态度量。首先,基于静态技能覆盖率,实现工人初始能力的计算;其次,对于工人历史完成的... 详细信息

针对现有软件众包平台对工人能力考虑不足,导致分配给工人的任务完成质量低下的问题,提出了一种软件众包工人能力动态度量算法(ADM),实现工人能力的动态度量。首先,基于静态技能覆盖率,实现工人初始能力的计算;其次,对于工人历史完成的单个任务,综合任务复杂度、任务完成质量及任务开发时效,实现开发能力的计算,并根据时间因子计算随时间衰减的开发能力;然后,根据所有历史完成任务的时间先后顺序,实现能力度量值的动态更新;最后,基于历史任务技能覆盖率,计算工人对于待分配任务的开发能力。实验结果表明,与用户可靠性度量算法相比,所提出的能力动态度量算法具有较好的合理性与有效性,使能力度量吻合度平均值最高达到90. 5%,能有效指导任务分配。

关键词：软件众包能力度量动态更新任务分配软件复杂度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件众包任务发布优先级计算方法

计算机应用 2018年第7期38卷 2032-2036页

作者：赵焜松余敦辉张万山湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术中心武汉430062

针对现有软件众包平台对任务发布次序考虑不足的问题,提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级(TRP)计算方法。首先,基于半正弦曲线的时间权重函数度量任务发布者的活跃度及其任务累积成交额,以此计算任务发布者... 详细信息

针对现有软件众包平台对任务发布次序考虑不足的问题,提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级(TRP)计算方法。首先,基于半正弦曲线的时间权重函数度量任务发布者的活跃度及其任务累积成交额,以此计算任务发布者权重;然后,根据系统架构图和数据流图度量模块复杂度、设计复杂度和数据复杂度,得到任务复杂度,并结合任务报价及任务期限,计算任务效益因子和任务紧急程度因子,计算任务权重;最后,根据任务发布者权重和任务权重计算任务发布优先级。实验结果表明,该算法不仅具有较高的有效性和合理性,而且任务成功分配率最高可达98%。

关键词：软件众包任务排序任务分配半正弦曲线软件复杂度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态解耦的软件众包任务分解算法

计算机工程 2019年第8期45卷 120-124,134页

作者：王晨旭王晓晨余敦辉吴珊湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心武汉430062

综合考虑任务粒度与解耦水平,提出一种改进的软件众包任务分解算法。基于任务网络内的依赖关系计算任务粒度,根据各子任务在设计结构矩阵中的分布情况衡量解耦水平,并通过动态解耦进行软件众包任务分解。实验结果表明,与基于独立水平和... 详细信息

综合考虑任务粒度与解耦水平,提出一种改进的软件众包任务分解算法。基于任务网络内的依赖关系计算任务粒度,根据各子任务在设计结构矩阵中的分布情况衡量解耦水平,并通过动态解耦进行软件众包任务分解。实验结果表明,与基于独立水平和传播成本的任务分解算法相比,该算法风险判定值和缺陷密度分别提升 0.244 0、 0.362 6、0.014 6、0.319 4,可保证软件众包任务完成质量。

关键词：软件众包任务分解任务粒度动态解耦设计结构矩阵

共享经济下软件众包平台的运营模式与发展研究——以程序员客栈为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

经济研究导刊 2022年第6期 112-114页

作者：陆倩王磊(指导) 南京林业大学经济管理学院南京210037 不详

自2008年金融危机以来,互联网经济获得飞速发展。软件众包作为共享经济与互联网经济蓬勃发展时代下的创新型运营模式,已成为互联网行业中不容忽视的一股力量。该行业的运营模式力图创新,充分整合利用社会有效资源,借助群体的力量以达到... 详细信息

自2008年金融危机以来,互联网经济获得飞速发展。软件众包作为共享经济与互联网经济蓬勃发展时代下的创新型运营模式,已成为互联网行业中不容忽视的一股力量。该行业的运营模式力图创新,充分整合利用社会有效资源,借助群体的力量以达到高效生产的目的。目前,国内外市场中已推出多个软件众包平台,程序员客栈是软件众包平台的一个典型代表。通过对程序员客栈的研究,分析软件众包平台的基本运营模式,探讨其优劣势所在及未来发展趋势,并针对存在的问题提出相关建议。

关键词：软件众包共享经济运营模式发展趋势

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于核心度排序的软件众包模块分配算法

计算机工程 2019年第7期45卷 66-70页

作者：王晨旭余敦辉张万山张兴盛湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心武汉430062

为提升众包任务分配效率,提出一种改进的软件众包模块分配算法。根据结构复杂度与技术复杂度获得待开发模块复杂度,采用余弦相似度算法估测模块质量,依据关键路径得出模块重要度,综合模块复杂度、质量及重要度计算模块核心度,通过模块... 详细信息

为提升众包任务分配效率,提出一种改进的软件众包模块分配算法。根据结构复杂度与技术复杂度获得待开发模块复杂度,采用余弦相似度算法估测模块质量,依据关键路径得出模块重要度,综合模块复杂度、质量及重要度计算模块核心度,通过模块核心度排序实现软件众包模块分配。实验结果表明,与复杂度优先、质量优先、重要度优先的分配算法相比,该算法的适配值至少可提升33.9、27.7及27.8。

关键词：软件众包模块分配余弦相似度模块核心度适配值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件众包的开发人员和任务推荐

软件众包的开发人员和任务推荐

作者：赵世雄上海交通大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展和普及,软件众包已经成为一种新型的软件开发模式,它能够利用互联网的优势集中大众的力量进行软件开发,既可以提升效率,为发包方节省开支,也能满足很多程序员在家里开发并创造更多收入的愿望。但同时软件众包面临着新... 详细信息

随着互联网的发展和普及,软件众包已经成为一种新型的软件开发模式,它能够利用互联网的优势集中大众的力量进行软件开发,既可以提升效率,为发包方节省开支,也能满足很多程序员在家里开发并创造更多收入的愿望。但同时软件众包面临着新的问题,例如开发人员和软件众包任务的智能匹配问题、质量控制问题、人力资源浪费问题、开发人员激励问题等,这些问题严重制约着软件众包的发展。本文深入研究软件众包的开发人员和任务推荐问题,根据软件众包的特点探索众包推荐中的重要因素,从多个维度建立了软件众包中的任务模型和开发人员模型,提出了基于综合素质的开发人员推荐方法SIMSOFT和多层次互补递进的任务推荐方法SIMFIT,从而提高软件众包任务完成的质量。本文贡献包括:1)软件众包人员建模和任务建模。本文分析软件众包的特点,通过对软件众包平台数据的探索分析,发现影响软件众包推荐的重要因素。根据这些因素,从基本信息、能力、资源和描述四个维度建立了软件众包中的任务模型,从基本信息、服务范围、技能、保障和近期业绩五个维度建立了软件众包中的开发人员模型。其中信用是开发人员保障维度的核心属性,本文根据报酬相关性、时间相关性和失信惩罚三个原则,从开发人员的历史任务信息中自动计算出开发人员信用值。2)研究提出了基于综合素质的软件众包中开发人员推荐方法SIMSOFT。SIMSOFT针对特定开发任务,根据历史众包数据,对开发人员的任务胜任能力、任务与开发人员历史任务的相似度、以及开发人员软实力三大因素进行量化评估和综合考量,推荐合适的开发人员。其中任务相似度计算时,对Jaccard系数进行了适应性的改良,结合完成的质量,从软件类别、软件生命周期、能力和预算方面计算特定任务与开发人员完成的历史任务的相似度;开发人员软实力计算则从开发人员提供的保障和近期业绩方面进行。为了验证SIMSOFT的有效性,本文采用中国最大的众包平台猪八戒网的数据,基于数据分析与贪婪算法等对模型进行了调参,进行了对比实验。实验结果显示,SIMSOFT能够有效地进行开发人员推荐:10%-precision能达到80.92%,20%-precision能达到94.74%,要明显优于现有研究方法CBR。3)研究提出了多层次互补递进的软件众包中的任务推荐方法SIMFIT。SIMFIT针对特定的开发人员,根据历史众包数据,对开发人员与任务的匹配度、开发人员完成的历史任务相似度、开发人员最近邻对任务的兴趣三大因素进行评估和综合考量,推荐合适的任务。为了验证SIMFIT的有效性,本文采用猪八戒平台的数据,在训练集上运用贪婪算法来确定模型的参数,进行了对比实验。实验结果显示,SIMFIT能够有效地进行任务推荐,平均正确率、平均召回率、平均F值分别能达到0.4403、0.9833、0.6082,推荐效果明显好于普通众包任务推荐的方法CBAM。

关键词：软件众包开发人员推荐任务推荐人员和任务建模任务胜任度计算

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

软件众包平台项目推荐中小众用户问题研究

软件众包平台项目推荐中小众用户问题研究

作者：杨宇上海交通大学

学位级别：硕士

近几年来,由于软件众包的高速发展,在软件众包平台上涌现了大量的用户和项目,为了帮助用户快速地发现最适合他的项目,学术界和工业界开始研究软件众包平台的推荐系统,其中最常用的推荐算法是协同过滤推荐。但协同过滤却面临小众用户问... 详细信息

近几年来,由于软件众包的高速发展,在软件众包平台上涌现了大量的用户和项目,为了帮助用户快速地发现最适合他的项目,学术界和工业界开始研究软件众包平台的推荐系统,其中最常用的推荐算法是协同过滤推荐。但协同过滤却面临小众用户问题。所谓小众用户（Gray-Sheep）,是指其偏好与大多数人不同的一些用户,协同过滤因为倾向于推荐流行和热门的项目,所以无法向小众用户推荐合适的项目。为解决小众用户问题,本文分析了小众用户在整体用户中的分布以及对推荐系统的影响,设计了甄别小众用户的算法,在此基础上提出了两种小众用户推荐方法。第一种方法甄别小众用户和大众用户,分别进行不同策略的混合推荐,适用于用户数量变化和对可解释性要求高的场景;第二种方法采用栈式自编码器,对小众用户和大众用户同时进行统一的深度协同过滤推荐,适用于用户数量稳定和不要求解释推荐结果的场景。本文主要的贡献和创新点包括:（1）构建软件众包平台用户画像,计算用户基础特征向量和兴趣特征向量,并分析用户多类型行为,构建隐式评分矩阵。在此基础上提出可以在多种场景下使用的小众用户甄别算法,包括基于邻域、基于密度、基于角度、基于线性模型和基于非线性模型共五种算法。（2）提出了基于混合推荐的项目推荐方法,该方法结合协同过滤、基于内容和基于图的三种推荐方法进行加权式混合,并将混合推荐的推荐列表整合问题转化为有监督训练问题,分别对小众用户和大众用户进行推荐。（3）提出了基于深度协同过滤的项目推荐方法,该方法把用户画像、项目画像和（隐式）评分矩阵嵌入到隐式因子空间中,结合矩阵分解和栈式自编码器,使得可以直接计算用户与项目之间的预测评分。本文在多个软件众包平台的数据集上进行了系列实验,实验结果证明,在软件众包平台上小众用户占总用户数量的15%-25%,这使得该类平台的协同过滤推荐效果差强人意。本文提出基于混合推荐的项目推荐算法和基于深度协同过滤的项目推荐算法,相比现有的推荐算法,整体推荐平均召回率分别高10.74%和12.63%,小众用户推荐平均召回率分别高56.65%和48.25%。

关键词：软件众包推荐系统小众用户混合推荐深度协同过滤

软件众包环境下基于效用的多任务分配方法研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

软件众包环境下基于效用的多任务分配方法研究

作者：王意湖北大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的快速发展以及网络用户规模的爆发式增长,产生了众包这种通过群体智慧来解决问题的新兴模式。这为传统软件开发方式带来了新的机遇,软件开发不再局限于小型、孤立的开发者社区。相反,越来越多的人正在使用众包平台来竞... 详细信息

随着互联网技术的快速发展以及网络用户规模的爆发式增长,产生了众包这种通过群体智慧来解决问题的新兴模式。这为传统软件开发方式带来了新的机遇,软件开发不再局限于小型、孤立的开发者社区。相反,越来越多的人正在使用众包平台来竞争完成软件开发任务。这种跨越时间和地理限制的新兴开发方式已经成为一种强有力且被人们接受的软件工程新方法—软件众包。近年来,软件众包应用不断增长,以Topcoder和开源众包平台为代表,这些平台大多采用在线竞争机制寻找优秀的开发者完成覆盖软件生命周期的各类型任务。但是,现有平台在任务分配时,缺乏对工人的开发能力的全面考虑,而且对工人的开发技能与任务需求之间的匹配考虑不足,导致任务完成质量低下。为此,必须设计一种有效的任务分配方法,既能满足工人的兴趣需求,又能筛选出相对合适的工人来完成任务,从而缩短任务交付周期以及提升软件开发质量,这是软件众包平台亟待的一项具有价值和挑战意义的工作。基于以上研究背景,本文提出一种软件众包环境下基于效用的多任务分配方法,为基于互联网群体智能的软件开发所面临的任务分配问题提出一种新的解决思路,促进互联网群体智能在软件开发领域的规模化应用。总体而言,本文的贡献主要有以下两点:（1）提出了一种软件众包工人能力动态度量算法（ADM）,实现了工人能力的动态度量。首先,根据工人注册信息中的静态属性,基于属性的权重和层次水平,实现工人初始能力的计算;其次,对于工人完成的单个历史任务,综合任务复杂度、任务开发质量、以及任务开发时效,计算工人完成单个任务的开发能力;然后,基于工人完成的所有历史任务,根据任务完成的时间先后顺序,实现能力度量值的动态更新;最后,考虑工人能力随时间衰减因素,根据衰减函数动态修正工人的开发能力。（2）提出了一种基于动态效用的软件众包任务分配算法（DUTA）。首先,基于工人注册信息中填写的开发技能以及技能熟练程度,计算初始技能权重;基于工人完成的所有历史任务包含的开发技能,根据技能权重以及技能使用频率,构建工人的开发技能集合和对应的技能权重;并将待分配任务和工人进行技能匹配,根据技能权重计算任务与工人之间的开发技能匹配度;其次,基于工人注册信息中填写的项目经验以及工人历史完成的所有任务,根据项目和任务的开发类型、开发领域等标签计算待分配任务与工人之间的标签匹配度,并根据项目和任务的标题、功能描述等文本信息计算待分配任务与工人之间的短文本相似度;然后,基于开发技能匹配度、标签匹配度以及短文本相似度计算待分配任务与工人之间的综合匹配度;最后,将开发能力与综合匹配度的乘积作为分配效用,以分配总效用最大化为优化目标,利用带权二分图的最优匹配KuhnMunkres算法,求解任务-工人的最优匹配。实验结果表明,与基于用户可靠性的任务分配算法相比,ADM算法具有较好的合理性与有效性,使能力度量吻合度平均值最高达到90.50%,为研究基于工人的能力度量值进行多任务-多工人分配提供了理论依据。并且DUTA算法在分配总效用以及分配成功率方面均有较好表现,使平均分配准确率最高达到85.63%,能有效指导任务分配。

关键词：软件众包任务分配能力度量任务推荐 Kuhn-Munkres算法