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OSDR:一种开源软件的缺陷修复人推荐方法被引量：1: 2017年; 对于大型开源软件项目来说,用户提交了海量缺陷报告,人工分发缺陷时会出现大量的错误分配。提出OSDR(Open Software Developer Recommendation)方法通过计算新缺陷报告和历史缺陷报告之间的文本相似度,基于K最近邻算法得到相似度最高的K个历史缺陷报告及其对应的修复人列表,再基于频率和社交网络图的各项指标对开发者专业能力进行评价。从Mozilla Firefox缺陷库中采集真实实验数据,比较不同社交网络指标在推荐修复人时的准确率与召回率。结果表明,推荐性能最高的指标是频率和出度,其准确率大约在0.6左右;Betweenness和Closeness的推荐效果最差;度、入度以及PageRank推荐效果良好。; 张文李自强杜宇航赵博扬; 关键词：开源软件

基于主题分析的电商评论有用性研究: 近年来，随着移动互联网的普及和电商的急速发展，人们逐渐习惯了通过互联网进行日常生活的消费。当消费者在电商平台上进行购物活动时，往往会参考其他已购买者发布的评论信息用以做出购买决策。以往的研究表明相较于商家所展示的商品信息...; 杜宇航; 关键词：主题分析消费者; 文献传递

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杜宇航