【摘 要】
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近年来随着开源社区的快速发展,开源项目和开发者数量均急剧增加、规模庞大,如何为开源项目推荐合适的开发者以保证其持续发展已成为迫切需要解决的问题。此问题的本质是开源项目与开发者之间的匹配问题,已有若干工作采用深度学习等技术建模开源项目和开发者特征,并通过特征匹配度排序为开源项目推荐开发者。此类工作在开源项目和开发者特征建模方面均存在不足,从而影响其推荐的准确性,主要表现在:1)开发者特征建模侧重开发
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近年来随着开源社区的快速发展,开源项目和开发者数量均急剧增加、规模庞大,如何为开源项目推荐合适的开发者以保证其持续发展已成为迫切需要解决的问题。此问题的本质是开源项目与开发者之间的匹配问题,已有若干工作采用深度学习等技术建模开源项目和开发者特征,并通过特征匹配度排序为开源项目推荐开发者。此类工作在开源项目和开发者特征建模方面均存在不足,从而影响其推荐的准确性,主要表现在:1)开发者特征建模侧重开发者自身属性（如参与项目经验、行为特点等）,较少考虑开发者之间的社交关系;2)开源项目特征建模侧重建模开源项目的描述信息,较少关注开源项目已有开发者之间的关系以及项目与其团队间的关系。针对上述不足,本文首先提出了一个基于交叉融合的开发者属性网络表示学习模型,用于兼顾开发者自身属性和开发者之间社交关系的开发者特征建模,然后,提出了一个基于二次注意力机制的开源项目团队扩张推荐模型,在考虑开源项目描述信息的基础上,有效建模了开源项目参与开发者对项目贡献的差异性以及他们之间的相互影响。最后,基于上述技术设计并实现了一个面向GitHub的团队扩张推荐原型系统。具体而言,本文的主要工作如下:·基于交叉融合的开发者属性网络表示学习模型,该模型将网络拓扑结构与属性信息分为不同视图单独处理,通过自我中心网络（ego-network）划分分离网络节点邻居的不同社群,使用基于自注意力机制的交叉融合操作交换视图间的信息并最终通过视图加权操作将信息融合于统一的向量表示上。实验表明,该模型在分类、聚类、可视化等任务中效果均有提升。·基于二次注意力机制的开源项目团队扩张推荐模型,该模型利用基于交叉融合的开发者属性网络表示学习模型获得开发者与项目的特征向量表示,并利用二次注意力机制分别对项目描述与现有团队、现有团队成员之间的相互影响关系进行综合建模,最后利用项目与候选开发者之间的特征相似性进行推荐预测。实验表明,该模型比现有工作在最终推荐效果上有较为显著提升。·面向GitHub的团队扩张推荐系统,前端采用React,后端采用FastAPI等框架开发并实现了一个面向GitHub社区的项目团队扩张推荐工具原型系统,初步验证了上述模型与技术的可行性。
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