群體軟件開(kāi)發(fā)中任務(wù)描述與自適應(yīng)匹配技術(shù)研究.pdf

1、群體軟件開(kāi)發(fā)（又稱(chēng)軟件眾包或眾包）是一種新型的軟件開(kāi)發(fā)方式，消除了對(duì)開(kāi)發(fā)人員地理因素上的限制，采用群體研發(fā)、群體競(jìng)爭(zhēng)的方式來(lái)完成復(fù)雜任務(wù)的開(kāi)發(fā)工作。它可以在很大程度上利用各種人力和物力，降低生產(chǎn)成本，因此近年來(lái)受到越來(lái)越多的關(guān)注。目前現(xiàn)有的眾包網(wǎng)站，如 Upwork、Amazon Mechanical Turk、Topcoder、CrowdFlower、Taskcn等，基本都是通過(guò)用戶(hù)設(shè)置搜索過(guò)濾條件的方式來(lái)尋找自己感興趣或與自身能力情

2、況相符的任務(wù)，從而向任務(wù)發(fā)布方提出申請(qǐng)；而任務(wù)發(fā)布方也會(huì)對(duì)申請(qǐng)者進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)估，從中選出符合任務(wù)要求的申請(qǐng)者。在這種任務(wù)分配的方式中，任務(wù)和開(kāi)發(fā)人員的能力都使用純自然語(yǔ)言進(jìn)行描述，因而無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配，而人工篩選的方式在開(kāi)發(fā)人員基數(shù)很大的情況下又顯得效率低下。盡管有些網(wǎng)站通過(guò)給任務(wù)和開(kāi)發(fā)人員添加標(biāo)簽的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)與人員的匹配，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化匹配，但是其缺點(diǎn)是匹配精度低，描述模型不夠靈活，無(wú)法支持用戶(hù)自定義的能力描述；在能力維

3、度上的匹配方法也限于字符串匹配，用戶(hù)無(wú)法自定義任務(wù)對(duì)開(kāi)發(fā)人員在不同能力維度上的匹配規(guī)則。此外，任務(wù)在無(wú)法與單個(gè)開(kāi)發(fā)人員匹配的情況下，即宣告匹配失敗，并不會(huì)去嘗試尋找由多個(gè)成員構(gòu)成開(kāi)發(fā)組共同承擔(dān)開(kāi)發(fā)任務(wù)的備選方案。
　　本文提出了一種支持群體軟件開(kāi)發(fā)中人員能力和任務(wù)自定義描述以及人員與任務(wù)自適應(yīng)匹配的解決方案 STWM（A Solution to Self-Adaptive Task-worker Matching in Softw

4、are Crowdsourcing）。該方案提出了支持對(duì)人員能力和任務(wù)要求進(jìn)行可擴(kuò)展的自定義描述的元模型。描述任務(wù)時(shí)，通過(guò)對(duì)不同能力要求給定不同的權(quán)重，可以區(qū)分對(duì)開(kāi)發(fā)人員不同能力要求的優(yōu)先級(jí)；同時(shí)，用戶(hù)還可以給定具體能力維度上的開(kāi)發(fā)人員與任務(wù)要求的匹配規(guī)則以及多個(gè)開(kāi)發(fā)人員間的組合規(guī)則，從而可以更精確地找到符合任務(wù)要求的開(kāi)發(fā)人員。同時(shí)，開(kāi)發(fā)人員對(duì)自身能力描述的數(shù)據(jù)可以根據(jù)任務(wù)發(fā)布方的實(shí)際反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以減小主觀誤差。
　　基于該

5、元模型的描述方式，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了開(kāi)發(fā)人員與任務(wù)自適應(yīng)匹配的算法，可按用戶(hù)自定義的匹配規(guī)則和相關(guān)約束將任務(wù)和開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行自適應(yīng)匹配。同時(shí)，在開(kāi)發(fā)人員基數(shù)很大的情況下，通過(guò)在不同能力維度上對(duì)開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行聚類(lèi)，降低人員搜索的空間來(lái)保證匹配的效率。此外，在單個(gè)開(kāi)發(fā)人員無(wú)法滿(mǎn)足任務(wù)要求的情況下，STWM會(huì)根據(jù)任務(wù)描述中的約束以及開(kāi)發(fā)人員能力描述中的相關(guān)條件，在保證效率的前提下，通過(guò)將多個(gè)開(kāi)發(fā)人員按用戶(hù)自定義的組合規(guī)則組合成開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的方式來(lái)滿(mǎn)足任

6、務(wù)要求。最后，本文通過(guò)抓取實(shí)際眾包網(wǎng)站上用戶(hù)的真實(shí)數(shù)據(jù)，按照本文提出的元模型方式進(jìn)行二次描述，設(shè)計(jì)了多個(gè)任務(wù)并模擬了一定數(shù)量的開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，均能達(dá)到預(yù)期效果，驗(yàn)證了STWM的正確性和可行性。
　　STWM的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在兩方面：首先，它提出了可擴(kuò)展的任務(wù)和能力描述的元模型，使得任務(wù)和人員可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配；其次，在找不到符合任務(wù)要求的開(kāi)發(fā)人員時(shí)，STWM可根據(jù)任務(wù)的約束及人員的組合規(guī)則將多名開(kāi)發(fā)人員組合成一個(gè)滿(mǎn)足任務(wù)要求的團(tuán)