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申请/专利权人：上海理工大学

摘要：本发明涉及一种开源软件开发中PullRequest的评审者推荐方法，该推荐方法包括以下步骤：步骤1：提取计算PullRequest与评审者的相关性因素；步骤2：基于历史数据利用贝叶斯个性化排序模型优化确定每个评审者于步骤1中的各个相关性因素的权重；步骤3：对于当前PullRequest及每个评审者，利用各个相关性因素基于各自权重的得分进行加权，按照加权后的分数排序并进行推荐。该方法考虑了评审者与PullRequest内容的兴趣相关性、活跃度、社交关系影响程度及文件路径相关性四个方面的因素，通过贝叶斯个性化排序方法对四方面因素进行个性化加权，从而为PullRequest推荐合适的评审者。

主权项：1.一种开源软件开发中PullRequest的评审者推荐方法，其特征在于，该推荐方法包括以下步骤：步骤1：提取计算PullRequest与评审者的相关性因素；步骤2：基于历史数据利用贝叶斯个性化排序模型优化确定每个评审者于步骤1中的各个相关性因素的权重；步骤3：对于当前PullRequest及每个评审者，利用各个相关性因素基于各自权重的得分进行加权，按照加权后的分数排序并进行推荐；所述的步骤1包括以下分步骤：步骤101：提取计算PullRequest的内容与评审者的兴趣相关性；步骤102：提取计算评审者的当前活跃度；步骤103：提取计算开发人员与PullRequest提交人员的社交相关性；步骤104：提取计算当前PullRequest所涉及的文件路径与开发人员之前评审过的PullRequest的文件路径的相似性；所述的步骤2中利用贝叶斯个性化排序模型优化确定每个评审者于步骤1中的各个相关性因素的权重，该过程中对应的迭代求解的计算公式为： 式中，W'和W分别为迭代后和迭代前的用户的偏好用权重矩阵，α和λ为超参数，和分别为第u个用户Revieweru对第i或第j个PullRequest的评审倾向得分，Wu为偏好用权重矩阵第u列元素构成的列向量，为第u个用户Revieweru与第i个PullRequest之间的相关性用词向量siu的转置矩阵，为第u个用户Revieweru与第j个PullRequest之间的相关性用词向量sju的转置矩阵；对于用户集U和PullRequest集PR，其中的第u个用户Revieweru与某一PullRequestp，将Revieweru与p之间的相关性用向量spu表示，即spu为第u个用户Revieweru与某一PullRequestp之间的相关性用词向量，由PullRequest的文本特征相似度、评审者活跃度、社交关系影响程度及文件路径相似性值组成，具体表达式如下所示： 其中，SimContRevieweru,p、ActRevieweru,p、SocRelRevieweru,p、FileRelRevieweru,p分别为PullRequest的文本特征相似度、评审者活跃度、社交关系影响程度、文件路径相似性值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海理工大学 一种开源软件开发中Pull Request的评审者推荐方法