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

1、群體軟件開發(fā)（又稱軟件眾包或眾包）是一種新型的軟件開發(fā)方式，消除了對開發(fā)人員地理因素上的限制，采用群體研發(fā)、群體競爭的方式來完成復(fù)雜任務(wù)的開發(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，因此近年來受到越來越多的關(guān)注。目前現(xiàn)有的眾包網(wǎng)站，如 Upwork、Amazon Mechanical Turk、Topcoder、CrowdFlower、Taskcn等，基本都是通過用戶設(shè)置搜索過濾條件的方式來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；而任務(wù)發(fā)布方也會對申請者進行相應(yīng)的評估，從中選出符合任務(wù)要求的申請者。在這種任務(wù)分配的方式中，任務(wù)和開發(fā)人員的能力都使用純自然語言進行描述，因而無法實現(xiàn)自動匹配，而人工篩選的方式在開發(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)站通過給任務(wù)和開發(fā)人員添加標簽的方式來實現(xiàn)任務(wù)與人員的匹配，在一定程度上實現(xiàn)了自動化匹配，但是其缺點是匹配精度低，描述模型不夠靈活，無法支持用戶自定義的能力描述；在能力維

3、度上的匹配方法也限于字符串匹配，用戶無法自定義任務(wù)對開發(fā)人員在不同能力維度上的匹配規(guī)則。此外，任務(wù)在無法與單個開發(fā)人員匹配的情況下，即宣告匹配失敗，并不會去嘗試尋找由多個成員構(gòu)成開發(fā)組共同承擔(dān)開發(fā)任務(wù)的備選方案。
　　本文提出了一種支持群體軟件開發(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人員能力和任務(wù)要求進行可擴展的自定義描述的元模型。描述任務(wù)時，通過對不同能力要求給定不同的權(quán)重，可以區(qū)分對開發(fā)人員不同能力要求的優(yōu)先級；同時，用戶還可以給定具體能力維度上的開發(fā)人員與任務(wù)要求的匹配規(guī)則以及多個開發(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)要求的開發(fā)人員。同時，開發(fā)人員對自身能力描述的數(shù)據(jù)可以根據(jù)任務(wù)發(fā)布方的實際反饋進行動態(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)計并實現(xiàn)了開發(fā)人員與任務(wù)自適應(yīng)匹配的算法，可按用戶自定義的匹配規(guī)則和相關(guān)約束將任務(wù)和開發(fā)人員進行自適應(yīng)匹配。同時，在開發(fā)人員基數(shù)很大的情況下，通過在不同能力維度上對開發(fā)人員進行聚類，降低人員搜索的空間來保證匹配的效率。此外，在單個開發(fā)人員無法滿足任務(wù)要求的情況下，STWM會根據(jù)任務(wù)描述中的約束以及開發(fā)人員能力描述中的相關(guān)條件，在保證效率的前提下，通過將多個開發(fā)人員按用戶自定義的組合規(guī)則組合成開發(fā)團隊的方式來滿足任

6、務(wù)要求。最后，本文通過抓取實際眾包網(wǎng)站上用戶的真實數(shù)據(jù)，按照本文提出的元模型方式進行二次描述，設(shè)計了多個任務(wù)并模擬了一定數(shù)量的開發(fā)人員進行了仿真實驗，均能達到預(yù)期效果，驗證了STWM的正確性和可行性。
　　STWM的創(chuàng)新點體現(xiàn)在兩方面：首先，它提出了可擴展的任務(wù)和能力描述的元模型，使得任務(wù)和人員可以實現(xiàn)自動匹配；其次，在找不到符合任務(wù)要求的開發(fā)人員時，STWM可根據(jù)任務(wù)的約束及人員的組合規(guī)則將多名開發(fā)人員組合成一個滿足任務(wù)要求的團