一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法（需要二次变更）

本发明公开了一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法，涉及群体软件工程的项目开发信息分析技术领域，在数据嵌入层，开发者和项目的上下文属性以分类变量的形式出现，设置嵌入工作将这些显式变量映射到分布式表示，以捕获隐含语义；建立交互感知层对特征进行池化操作减少模型参数；捕获多个标签公共因素的影响，并学习特征之间的高阶交互；最后，在模型中建立多标签任务层，通过添加独立的感知模块完成不同的预测任务，当多个标签同时达到最优值时实现匹配。本发明采用上述方法的一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法，在上下文信息的利用取得了显著效果，实现开源社区中服务的精准匹配。

《一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2023105657678，当前法律状态为已下证，由湖北大学提出申请，发明人为何鹏;和诗雨;熊定坤;马菊;陈劲超，申请日期为2023-05-18，公开（公告）日期为2023-12-12，国际专利分类号（IPC）为 G06F 8/41 (2018.01)，所属技术领域包括：群体软件工程项目开发信息分析、基于多标签学习群体软件开发中服务匹配方法、人工智能软件开发、人工智能群体软件开发中服务匹配方法、多标签深度神经模型实现群体软件开发中服务匹配、深度学习软件开发服务匹配、人工智能软件测试。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法，涉及群体软件工程的项目开发信息分析技术领域，在数据嵌入层，开发者和项目的上下文属性以分类变量的形式出现，设置嵌入工作将这些显式变量映射到分布式表示，以捕获隐含语义；建立交互感知层对特征进行池化操作减少模型参数；捕获多个标签公共因素的影响，并学习特征之间的高阶交互；最后，在模型中建立多标签任务层，通过添加独立的感知模块完成不同的预测任务，当多个标签同时达到最优值时实现匹配。本发明采用上述方法的一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法，在上下文信息的利用取得了显著效果，实现开源社区中服务的精准匹配。

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