基于深度学习与非监督聚类的开源社区开发者推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习与非监督聚类的开源社区开发者推荐方法，将深度学习神经网络与非监督聚类相结合，用于开源社区中的开发者推荐，本发明方法主要包括三步，首先根据开发者的通用特征信息利用非监督聚类对开发者进行聚类，得到参与到每个项目中的不同开发者的类别和比率，然后基于深度神经网络利用项目信息和开发者类别信息进行开发者类别预测，最后利用深度神经网络进行训练得到开发者对应的特征向量，从而与不同类别的开发者进行相似性比较推荐出相应的开发者。本发明能在大规模的开源软件社区中取得较好的推荐精度和效率，还可以补充现有研究在开源软件社区研究方面的缺陷，从新的角度为保证开源软件开发质量提供一种新的开源软件开发者推荐方法。