基于E-CARGO模型的开发者推荐方法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2021020273

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (2): 557-564.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020273

基于E-CARGO模型的开发者推荐方法

李炜, 吴群群, 张以文()

安徽大学计算机科学与技术学院，合肥 230601

收稿日期:2021-02-27 修回日期:2021-04-21 接受日期:2021-04-28 发布日期:2022-02-11 出版日期:2022-02-10
通讯作者: 张以文
作者简介:李炜（1969—），女，安徽合肥人，教授，博士，主要研究方向：软件工程、虚拟现实人机互动、数据挖掘；
吴群群（1996—），男，安徽马鞍山人，硕士研究生，主要研究方向：服务计算、推荐系统；
张以文（1976—），男，安徽合肥人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：服务计算、推荐系统、大数据分析。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2019YFB1704101);国家自然科学基金资助项目(61872002)

Developer recommendation method based on E-CARGO model

Wei LI, Qunqun WU, Yiwen ZHANG()

School of Computer Science and Technology，Anhui University，Hefei Anhui 230601，China

Received:2021-02-27 Revised:2021-04-21 Accepted:2021-04-28 Online:2022-02-11 Published:2022-02-10
Contact: Yiwen ZHANG
About author:LI Wei， born in 1969， Ph. D.， professor. Her research interests include software engineering， virtual reality human-computer interaction， data mining.
WU Qunqun， born in 1996， M. S. candidate. His research interests include service computing， recommendation system.
ZHANG Yiwen， born in 1976， Ph. D.， professor. His research interests include service computing， recommendation system， big data analysis.
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2019YFB1704101);National Natural Science Foundation of China(61872002)

摘要/Abstract

摘要：

针对传统开发者推荐方法侧重于分析开发者的专业能力以及与任务的交互信息，而未考虑开发者间协作性的问题，提出一种基于E-CARGO（Environment-Class， Agent， Role， Group， and Object）模型的开发者推荐方法。首先结合协作开发的特点，将开发者协同开发过程描述为基于角色的协作，并使用E-CARGO模型对其进行建模；然后使用模糊层次分析（FAHP）法来建立模糊判断矩阵，从而求得开发者能力指标权重并进行加权求和，进而得到开发者历史综合能力评价集合；最后针对开发者综合能力评价的不确定和动态特性，利用云模型理论对开发者历史综合能力评价集合进行分析，以求得开发者对于每个任务的胜任能力，并利用cplex优化包对开发者推荐问题进行求解。实验结果表明，所提方法能够在可接受的时间范围内求得最优的开发者推荐结果，验证了所提方法的有效性。

关键词: E-CARGO模型, 开发者推荐, 模糊层次分析法, 云模型理论, 开发者能力度量

Abstract:

Because the traditional developer recommendation methods focus on analyzing the developers’ professional abilities and the interaction information with the tasks， without considering the problem of collaboration between the developers， a developer recommendation method based on Environment-Class， Agent， Role， Group， and Object （E-CARGO） model was proposed. Firstly， the developer collaborative development process was described as a role-based collaboration problem and modeled by E-CARGO model combining the characteristics of collaborative development. Then， a fuzzy judgment matrix was established by Fuzzy Analytic Hierarchy Process （FAHP） method to obtain the developer ability index weights and weighted sum of them， thereby obtaining the set of historical comprehensive ability evaluation of the developers. Finally， in view of the uncertainty and dynamic characteristics of the developers’ comprehensive ability evaluation， the cloud model theory was used to analyze the set of historical comprehensive ability evaluation of the developers to obtain the developers’ competence for each task， and the cplex optimization package was used to solve the developer recommendation problem. Experimental results show that the proposed method can obtain the best developer recommendation results within an acceptable time range， which verifies the effectiveness of the proposed method.

Key words: Environment-Class, Agent, Role, Group, and Object (E-CARGO) model, developer recommendation, Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) method, cloud model theory, developer ability measurement

中图分类号:

TP301

李炜, 吴群群, 张以文. 基于E-CARGO模型的开发者推荐方法[J]. 计算机应用, 2022, 42(2): 557-564.

Wei LI, Qunqun WU, Yiwen ZHANG. Developer recommendation method based on E-CARGO model[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(2): 557-564.

图/表 8

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开发者	Ω₁	Ω₂	Ω₃
Λ₁	｛（0.6， 0.5， 0.8， 0.6）｝	｛（0.8， 0.5， 0.4， 0.8）｝	｛（0.5， 0.5， 0.9， 0.8）｝
Λ₂	｛（0.8， 0.5， 0.4， 0.8）（0.6， 0.6， 0.6， 0.8）（0.8， 0.6， 0.6， 0.8）｝	｛（0.7， 0.5， 0.5， 0.5）（0.6， 0.6， 0.6， 0.6）（0.7， 0.8， 0.5， 0.9）｝	｛（0.8， 0.7， 0.6， 0.6）（0.8， 0.8， 0.5， 0.7）（0.7， 0.7， 0.8， 0.8）（0.9， 0.7， 0.8， 0.8）｝
Λ₃	｛（0.8， 0.7， 0.9， 0.8）（0.9， 0.8， 0.9， 0.8）（0.8， 0.8， 0.6， 0.8）（0.7， 0.7， 0.8， 0.8）｝	｛（0.7， 0.6， 0.9， 0.8）（0.9， 0.7， 0.5， 0.6）（0.8， 0.6， 0.6， 0.7）｝	｛（0.8， 0.8， 0.9， 0.8）（0.8， 0.8， 0.8， 0.8）（0.8， 0.7， 0.9， 0.8）｝
Λ₄	｛（0.5， 0.8， 0.8， 0.8）（0.6， 0.7， 0.9， 0.9）（0.7， 0.6， 0.7， 0.8）（0.6， 0.6， 0.8， 0.8）｝	｛（0.8， 0.6， 0.8， 0.9）（0.8， 0.8， 0.9， 0.8）（0.8， 0.8， 0.6， 0.6）（0.6， 0.7， 0.7， 0.9）｝	｛（0.7， 0.7， 0.9， 0.9）｝
Λ₅	｛（0.9， 0.6， 0.8， 0.9）（0.8， 0.7， 0.9， 0.8）｝	｛（0.6， 0.6， 0.8， 0.8）（0.5， 0.8， 0.9， 0.6）｝	｛（0.8， 0.9， 0.9， 0.6）｝

开发者	Ω₁	Ω₂	Ω₃
Λ₁	｛（0.6， 0.5， 0.8， 0.6）｝	｛（0.8， 0.5， 0.4， 0.8）｝	｛（0.5， 0.5， 0.9， 0.8）｝
Λ₂	｛（0.8， 0.5， 0.4， 0.8）（0.6， 0.6， 0.6， 0.8）（0.8， 0.6， 0.6， 0.8）｝	｛（0.7， 0.5， 0.5， 0.5）（0.6， 0.6， 0.6， 0.6）（0.7， 0.8， 0.5， 0.9）｝	｛（0.8， 0.7， 0.6， 0.6）（0.8， 0.8， 0.5， 0.7）（0.7， 0.7， 0.8， 0.8）（0.9， 0.7， 0.8， 0.8）｝
Λ₃	｛（0.8， 0.7， 0.9， 0.8）（0.9， 0.8， 0.9， 0.8）（0.8， 0.8， 0.6， 0.8）（0.7， 0.7， 0.8， 0.8）｝	｛（0.7， 0.6， 0.9， 0.8）（0.9， 0.7， 0.5， 0.6）（0.8， 0.6， 0.6， 0.7）｝	｛（0.8， 0.8， 0.9， 0.8）（0.8， 0.8， 0.8， 0.8）（0.8， 0.7， 0.9， 0.8）｝
Λ₄	｛（0.5， 0.8， 0.8， 0.8）（0.6， 0.7， 0.9， 0.9）（0.7， 0.6， 0.7， 0.8）（0.6， 0.6， 0.8， 0.8）｝	｛（0.8， 0.6， 0.8， 0.9）（0.8， 0.8， 0.9， 0.8）（0.8， 0.8， 0.6， 0.6）（0.6， 0.7， 0.7， 0.9）｝	｛（0.7， 0.7， 0.9， 0.9）｝
Λ₅	｛（0.9， 0.6， 0.8， 0.9）（0.8， 0.7， 0.9， 0.8）｝	｛（0.6， 0.6， 0.8， 0.8）（0.5， 0.8， 0.9， 0.6）｝	｛（0.8， 0.9， 0.9， 0.6）｝

开发者	Ω₁	Ω₂	Ω₃
Λ₁	｛0.627｝	｛0.63｝	｛0.672｝
Λ₂	｛0.63， 0.648， 0.703｝	｛0.555， 0.6， 0.722｝	｛0.678， 0.701， 0.749， 0.804｝
Λ₃	｛0.802， 0.853， 0.75， 0.749｝	｛0.751， 0.681， 0.679｝	｛0.825， 0. 8， 0.802｝
Λ₄	｛0.718， 0.771， 0.701， 0.698｝	｛0.777， 0.825， 0.702， 0.721｝	｛0.798｝
Λ₅	｛0.805， 0.802｝	｛0.698， 0.694｝	｛0.8｝

开发者	Ω₁	Ω₂	Ω₃
Λ₁	｛0.627｝	｛0.63｝	｛0.672｝
Λ₂	｛0.63， 0.648， 0.703｝	｛0.555， 0.6， 0.722｝	｛0.678， 0.701， 0.749， 0.804｝
Λ₃	｛0.802， 0.853， 0.75， 0.749｝	｛0.751， 0.681， 0.679｝	｛0.825， 0. 8， 0.802｝
Λ₄	｛0.718， 0.771， 0.701， 0.698｝	｛0.777， 0.825， 0.702， 0.721｝	｛0.798｝
Λ₅	｛0.805， 0.802｝	｛0.698， 0.694｝	｛0.8｝

开发者	Ω₁	Ω₂	Ω₃
Λ₁	｛0.627， 0， 0｝	｛0.63， 0， 0｝	｛0.672， 0， 0｝
Λ₂	｛0.66， 0.036， 0.012｝	｛0.626， 0.081， 0.03｝	｛0.733， 0.055， 0.01｝
Λ₃	｛0.789， 0.049， 0.008｝	｛0.704， 0.04， 0.009｝	｛0.809， 0.013， 0.005｝
Λ₄	｛0.722， 0.031， 0.014｝	｛0.756， 0.056， 0.005｝	｛0.798， 0， 0｝
Λ₅	｛0.804， 0.002， 0.001｝	｛0.696， 0.003， 0.001｝	｛0.8， 0， 0｝

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冲突率	m	n	cplex求解时间/ms			穷举法求解时间/ms			贪心法求解时间/ms			cplex> 贪心法的次数	cplex= 贪心法的次数
冲突率	m	n	Max	Min	Ave	Max	Min	Ave	Max	Min	Ave	cplex> 贪心法的次数	cplex= 贪心法的次数
0.1	10	5	184.41	5.89	11.52	780.65	75.63	86.96	1.12	0.44	0.54	85	15
	20	10	227.44	12.14	23.42	N/A	N/A	N/A	2.61	1.56	1.80	99	1
	40	20	300.95	37.02	74.03	N/A	N/A	N/A	9.32	5.76	6.46	100	0
	10	3	178.26	5.58	11.29	215.48	6.97	23.90	0.91	0.32	0.40	67	33
	20	6	198.77	8.38	17.31	N/A	N/A	N/A	2.28	0.99	1.17	86	14
	40	13	242.78	25.56	45.99	N/A	N/A	N/A	5.46	3.89	4.36	100	0
0.2	10	5	193.44	5.90	13.45	4 609.19	60.36	35.84	1.41	0.45	0.56	88	11
	20	10	231.38	12.73	28.89	N/A	N/A	N/A	2.91	1.58	1.91	94	6
	40	20	328.72	52.08	97.78	N/A	N/A	N/A	9.34	5.77	6.49	100	0
	10	3	185.86	5.61	12.05	235.25	13.36	24.29	1.39	0.32	0.43	72	26
	20	6	212.79	9.19	19.83	N/A	N/A	N/A	1.75	0.97	1.18	90	10
	40	13	301.46	31.45	66.72	N/A	N/A	N/A	6.59	3.90	4.34	100	0

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