本發(fā)明涉及開(kāi)源和人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識(shí)分解的開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)者推薦方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、在開(kāi)源軟件的生態(tài)系統(tǒng)中，問(wèn)題單跟蹤系統(tǒng)是開(kāi)發(fā)者和用戶之間溝通的橋梁，它記錄了項(xiàng)目中的問(wèn)題、需求和討論。隨著開(kāi)源項(xiàng)目的不斷增長(zhǎng)，問(wèn)題單的數(shù)量也在急劇增加，這給開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了挑戰(zhàn)：如何在海量的問(wèn)題單中快速定位到自己能夠解決或感興趣的問(wèn)題。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)通?；谟脩舻臍v史行為數(shù)據(jù)，通過(guò)協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容推薦等方法來(lái)推薦問(wèn)題單。這些方法雖然在一定程度上能夠提高推薦的相關(guān)性，但它們往往忽視了問(wèn)題單背后的知識(shí)結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)者的技能匹配。因此需要一種個(gè)性化的推薦方法，從問(wèn)題單的文本和代碼兩方面分析得到細(xì)化的知識(shí)技術(shù)關(guān)鍵詞，作為問(wèn)題單的精準(zhǔn)表示，從而實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)者的個(gè)性化精準(zhǔn)推薦。

2、在開(kāi)源軟件開(kāi)發(fā)中，文本處理的關(guān)鍵在于提取有意義的關(guān)鍵詞和主題，以幫助開(kāi)發(fā)者快速定位相關(guān)問(wèn)題。近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型的應(yīng)用極大提升了文本分析的效果。例如，bert（bidirectional?encoder?representations?from?transformers）由devlin等人于2018年提出，其雙向編碼機(jī)制能夠同時(shí)考慮上下文信息，顯著提高了自然語(yǔ)言理解的能力。通過(guò)對(duì)開(kāi)源項(xiàng)目的問(wèn)題描述進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，bert可以識(shí)別出關(guān)鍵信息，從而提取出相關(guān)的知識(shí)關(guān)鍵詞。這些關(guān)鍵詞不僅包括具體的技術(shù)術(shù)語(yǔ)，也涵蓋了問(wèn)題的核心意圖。此外，transformer架構(gòu)的出現(xiàn)，推動(dòng)了文本處理技術(shù)的進(jìn)步，使得模型能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)并提取更深層次的語(yǔ)義關(guān)系。以gpt為例，openai的gpt模型在處理自然語(yǔ)言時(shí)，通過(guò)生成預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)階段，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力。通過(guò)這些技術(shù)，開(kāi)發(fā)者可以更有效地分析問(wèn)題單中的文本，提取出關(guān)鍵的信息，進(jìn)而為后續(xù)的推薦系統(tǒng)提供高質(zhì)量的輸入。值得一提的是，近年來(lái)，情感分析和主題建模等技術(shù)也被應(yīng)用于開(kāi)源項(xiàng)目的問(wèn)題單分析中。通過(guò)對(duì)問(wèn)題描述進(jìn)行情感分析，能夠判斷問(wèn)題的緊迫性和重要性，從而為開(kāi)發(fā)者提供更具針對(duì)性的推薦。此外，lda（latent?dirichlet?allocation）等主題建模方法能夠幫助識(shí)別問(wèn)題單中潛在的主題結(jié)構(gòu)，這對(duì)于構(gòu)建更為復(fù)雜的知識(shí)圖譜具有重要意義。綜上所述，利用大型語(yǔ)言模型與自然語(yǔ)言處理技術(shù)的結(jié)合，為開(kāi)源項(xiàng)目的問(wèn)題單推薦提供了強(qiáng)有力的支持。

3、在開(kāi)源項(xiàng)目中，代碼片段不僅包含豐富的技術(shù)信息，還涉及多種功能和模塊。為了解決問(wèn)題單的推薦，采用多標(biāo)簽分類(lèi)技術(shù)從代碼中提取知識(shí)關(guān)鍵詞顯得尤為重要。多標(biāo)簽分類(lèi)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，其中每個(gè)樣本可以同時(shí)屬于多個(gè)標(biāo)簽，這對(duì)于代碼的特性識(shí)別極具價(jià)值，因?yàn)橥欢未a可能與多個(gè)技術(shù)?；騿?wèn)題類(lèi)型相關(guān)。具體來(lái)說(shuō)，多標(biāo)簽分類(lèi)可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（lstm）等深度學(xué)習(xí)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些模型能夠?qū)Υa進(jìn)行特征提取，識(shí)別出不同的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息。研究者們常常使用代碼的抽象語(yǔ)法樹(shù)（ast）作為輸入，通過(guò)對(duì)ast進(jìn)行多標(biāo)簽分類(lèi)，能夠識(shí)別出代碼中涉及的各種知識(shí)點(diǎn)。例如，一段代碼可能同時(shí)涉及到“數(shù)據(jù)庫(kù)操作”、“api調(diào)用”以及“前端展示”等多個(gè)方面，使用多標(biāo)簽分類(lèi)技術(shù)可以有效地提取這些信息。在實(shí)施過(guò)程中，首先需要構(gòu)建一個(gè)包含多種標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過(guò)對(duì)已標(biāo)注的代碼樣本進(jìn)行訓(xùn)練，模型能夠?qū)W習(xí)到不同標(biāo)簽之間的關(guān)系和相似性。訓(xùn)練完成后，模型可以對(duì)新的代碼片段進(jìn)行分析，提取出與之相關(guān)的多個(gè)知識(shí)關(guān)鍵詞。這些關(guān)鍵詞不僅為問(wèn)題單提供了更為細(xì)致的描述，還為開(kāi)發(fā)者的技能匹配提供了更多維度的信息。此外，結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提取的知識(shí)關(guān)鍵詞可以與問(wèn)題單的文本描述進(jìn)行比對(duì)，形成更為全面的問(wèn)題表示。這種多維度的分析方式，顯著提升了推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)性，幫助開(kāi)發(fā)者更快速地找到與自身技能匹配的相關(guān)問(wèn)題，進(jìn)而提高開(kāi)發(fā)效率。綜上所述，使用多標(biāo)簽分類(lèi)技術(shù)從代碼中提取知識(shí)關(guān)鍵詞，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦的重要手段，有助于解決開(kāi)源項(xiàng)目中存在的技術(shù)匹配問(wèn)題。

4、知識(shí)圖譜作為一種用于存儲(chǔ)和表示知識(shí)的結(jié)構(gòu)化方式，能夠有效地整合來(lái)自不同來(lái)源的信息。在開(kāi)源軟件項(xiàng)目中，通過(guò)將提取的知識(shí)關(guān)鍵詞存入知識(shí)圖譜，可以實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的推薦。ripplenet是由張等人提出的一種基于知識(shí)圖譜的推薦技術(shù)，通過(guò)學(xué)習(xí)圖結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的特征和關(guān)系，能夠?yàn)橛脩籼峁﹤€(gè)性化的推薦內(nèi)容。該技術(shù)不僅考慮了節(jié)點(diǎn)之間的直接連接，還通過(guò)多層傳播機(jī)制捕捉更深層次的關(guān)系信息，從而提升了推薦的準(zhǔn)確性。在具體實(shí)施中，知識(shí)圖譜中存儲(chǔ)的知識(shí)關(guān)鍵詞可以代表問(wèn)題的不同維度，如技術(shù)棧、問(wèn)題類(lèi)型、解決方案等。通過(guò)應(yīng)用ripplenet，可以對(duì)開(kāi)發(fā)者的歷史行為和技能進(jìn)行建模，結(jié)合知識(shí)圖譜中的信息，生成個(gè)性化的推薦列表。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于，它不僅能夠基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，還能動(dòng)態(tài)適應(yīng)開(kāi)發(fā)者的變化和新出現(xiàn)的問(wèn)題，提供實(shí)時(shí)的支持。此外，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，推薦系統(tǒng)可以進(jìn)行更為復(fù)雜的模式識(shí)別與預(yù)測(cè)。通過(guò)利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（gnn），可以對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，識(shí)別出潛在的關(guān)聯(lián)和模式，進(jìn)一步提升推薦的相關(guān)性。通過(guò)這種方式，開(kāi)發(fā)者能夠更快速地找到適合自己的問(wèn)題單，實(shí)現(xiàn)更高效的開(kāi)發(fā)流程?？傊?，知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，為開(kāi)源項(xiàng)目的問(wèn)題單推薦開(kāi)辟了新的方向，有效解決了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的局限性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于知識(shí)分解的開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)者推薦方法和裝置。

2、本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種基于知識(shí)分解的開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)者推薦方法，包括以下步驟：

3、（1）對(duì)于給定的開(kāi)源項(xiàng)目，得到該開(kāi)源項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表；所述開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表包括待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表；隨后使用爬蟲(chóng)技術(shù)獲得所述待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表中每一個(gè)問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的文本信息、代碼信息和提交者信息，得到待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的文本信息集合、代碼信息集合和提交者集合；

4、（2）針對(duì)所述待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表中每一個(gè)問(wèn)題單，使用大型語(yǔ)言模型和自然語(yǔ)言處理工具從對(duì)應(yīng)的文本信息中抽取第一知識(shí)關(guān)鍵詞，得到每一個(gè)問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞子集合；

5、（3）針對(duì)所述待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表中每一個(gè)問(wèn)題單，使用多標(biāo)簽分類(lèi)模型從對(duì)應(yīng)的代碼信息中抽取第二知識(shí)關(guān)鍵詞，得到每一個(gè)問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第二知識(shí)關(guān)鍵詞子集合；

6、（4）將待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表通過(guò)對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞子集合和第二知識(shí)關(guān)鍵詞子集合以知識(shí)圖譜的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，得到完整的知識(shí)圖譜；

7、（5）根據(jù)完整的知識(shí)圖譜計(jì)算得到開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表的相似度矩陣，通過(guò)相似度矩陣結(jié)合已解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的提交者集合，生成待解決問(wèn)題列表中每一個(gè)待解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的推薦結(jié)果。

8、進(jìn)一步地，所述步驟（1）具體包括以下子步驟：

9、（1.1）對(duì)于一個(gè)給定的軟件項(xiàng)目托管平臺(tái)上的開(kāi)源項(xiàng)目，得到該開(kāi)源項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表；所述開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表包括待解決問(wèn)題列表和已解決問(wèn)題列表，所述待解決問(wèn)題列表包括個(gè)待解決的問(wèn)題單：、、…、、…、，其中，表示第個(gè)待解決的問(wèn)題單，；所述已解決問(wèn)題列表包括個(gè)已解決的問(wèn)題單：、、…、、…、，其中，表示第個(gè)已解決的問(wèn)題單，；

10、（1.2）使用python爬蟲(chóng)技術(shù)，通過(guò)請(qǐng)求軟件項(xiàng)目托管平臺(tái)的應(yīng)用程序編程接口獲得開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表中每一個(gè)問(wèn)題單的對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一資源定位地址：、、…、、…、、、、…、、…、，其中，表示待解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一資源定位地址，表示已解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一資源定位地址；

11、（1.3）針對(duì)任意一個(gè)待解決的問(wèn)題單，使用python爬蟲(chóng)技術(shù)訪問(wèn)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一資源定位地址，保存訪問(wèn)頁(yè)面中的標(biāo)題和內(nèi)容作為對(duì)應(yīng)待解決的問(wèn)題單的文本信息，并保存訪問(wèn)頁(yè)面中所有拉取請(qǐng)求的統(tǒng)一資源定位地址；隨后使用python爬蟲(chóng)技術(shù)依次訪問(wèn)得到的所有拉取請(qǐng)求的統(tǒng)一資源定位地址，保存訪問(wèn)頁(yè)面中所有相關(guān)代碼片段作為待解決的問(wèn)題單的代碼信息，并保存訪問(wèn)頁(yè)面中所有代碼提交者作為待解決的問(wèn)題單的提交者信息；

12、（1.4）針對(duì)每一個(gè)待解決的問(wèn)題單重復(fù)步驟（1.3），得到待解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的文本信息集合、代碼信息集合和提交者集合；

13、（1.5）針對(duì)每一個(gè)已解決的問(wèn)題單重復(fù)步驟（1.3），得到已解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的文本信息集合、代碼信息集合和提交者集合，其中，為已解決的問(wèn)題單的文本信息，為已解決的問(wèn)題單的代碼信息，為已解決的問(wèn)題單的提交者信息。

14、進(jìn)一步地，所述步驟（2）具體包括以下子步驟：

15、（2.1）對(duì)于待解決問(wèn)題列表中任意一個(gè)待解決的問(wèn)題單，設(shè)計(jì)提示詞，使用大型語(yǔ)言模型根據(jù)文本信息生成對(duì)應(yīng)的問(wèn)題摘要；使用自然語(yǔ)言處理工具，根據(jù)詞性劃分方法從生成的問(wèn)題摘要中自動(dòng)抽取得到第一知識(shí)關(guān)鍵詞子集合；

16、（2.2）針對(duì)待解決問(wèn)題列表中每一個(gè)待解決的問(wèn)題單重復(fù)步驟（2.1），得到待解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞總集合；

17、（2.3）針對(duì)已解決問(wèn)題列表中每一個(gè)已解決的問(wèn)題單重復(fù)步驟（2.1），得到已解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞總集合，其中，表示已解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞子集合。

18、進(jìn)一步地，所述步驟（3）具體包括以下子步驟：

19、（3.1）使用python爬蟲(chóng)技術(shù)從軟件項(xiàng)目托管平臺(tái)上的開(kāi)源項(xiàng)目中爬取特定領(lǐng)域的所有標(biāo)簽，并從it技術(shù)社區(qū)網(wǎng)站中爬取所有分級(jí)標(biāo)簽；將爬取得到的特定領(lǐng)域的所有標(biāo)簽和所有分級(jí)標(biāo)簽作為第一標(biāo)簽集；

20、（3.2）從it技術(shù)問(wèn)答網(wǎng)站官網(wǎng)下載所有帖子數(shù)據(jù)，并過(guò)濾所有帖子數(shù)據(jù)中不含特定領(lǐng)域標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，得到干凈帖子數(shù)據(jù)，并得到干凈帖子數(shù)據(jù)中的所有標(biāo)簽作為第二標(biāo)簽集；

21、（3.3）根據(jù)第一標(biāo)簽集和第二標(biāo)簽集，通過(guò)人工篩選和關(guān)鍵詞匹配的方式確定用于多標(biāo)簽分類(lèi)的第三標(biāo)簽集；并從所有帖子數(shù)據(jù)中篩選出包含第三標(biāo)簽集中標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)作為分類(lèi)的數(shù)據(jù)集；

22、（3.4）基于所述數(shù)據(jù)集對(duì)多標(biāo)簽分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的多標(biāo)簽分類(lèi)模型；

23、（3.5）將待解決問(wèn)題列表中任意一個(gè)待解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的代碼信息輸入至訓(xùn)練后的多標(biāo)簽分類(lèi)模型中，得到代碼信息對(duì)應(yīng)的所有標(biāo)簽作為待解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第二知識(shí)關(guān)鍵詞子集合；

24、（3.6）針對(duì)待解決問(wèn)題列表中每一個(gè)待解決的問(wèn)題單重復(fù)步驟（3.5），得到待解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的第二知識(shí)關(guān)鍵詞總集合；

25、（3.7）已解決問(wèn)題列表中每一個(gè)已解決的問(wèn)題單重復(fù)步驟（3.5），得到已解決問(wèn)題列表對(duì)應(yīng)的第二知識(shí)關(guān)鍵詞總集合，其中，表示已解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第二知識(shí)關(guān)鍵詞子集合。

26、進(jìn)一步地，所述步驟（4）具體包括以下子步驟：

27、（4.1）從待解決問(wèn)題列表中先選一個(gè)待解決的問(wèn)題單，；隨后將待解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞子集合和第二知識(shí)關(guān)鍵詞子集合中每一個(gè)知識(shí)關(guān)鍵詞分別作為一個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)，與待解決的問(wèn)題單作為一個(gè)問(wèn)題單節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行連接直接作為初始待解決的知識(shí)圖譜；

28、（4.2），重復(fù)步驟（4.1），得到對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，隨后將新得到的知識(shí)圖譜寫(xiě)入到初始待解決的知識(shí)圖譜中：當(dāng)寫(xiě)入一個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)，與初始待解決的知識(shí)圖譜中已有的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)分別兩兩計(jì)算相似度，合并相似度大于相似度閾值的兩個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)，直到將所有關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)都寫(xiě)入，得到更新后的待解決的知識(shí)圖譜；

29、（4.3）重復(fù)步驟（4.2），直到，得到完整的待解決的知識(shí)圖譜；

30、（4.4）隨后從已解決問(wèn)題列表中先選一個(gè)已解決的問(wèn)題單，；隨后將已解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的第一知識(shí)關(guān)鍵詞子集合和第二知識(shí)關(guān)鍵詞子集合中每一個(gè)知識(shí)關(guān)鍵詞分別作為一個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)，與已解決的問(wèn)題單作為一個(gè)問(wèn)題單節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行連接作為初始已解決的知識(shí)圖譜；隨后將初始已解決的知識(shí)圖譜寫(xiě)入到完整的待解決的知識(shí)圖譜中：當(dāng)寫(xiě)入一個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)，與完整的待解決的知識(shí)圖譜中已有的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)分別兩兩計(jì)算相似度，合并相似度大于相似度閾值的兩個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)，直到將所有關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)都寫(xiě)入，得到更新后的已解決的知識(shí)圖譜；

31、（4.5）），重復(fù)步驟（4.4），直到，得到完整的知識(shí)圖譜。

32、進(jìn)一步地，所述步驟（5）具體包括以下子步驟：

33、（5.1）根據(jù)完整的知識(shí)圖譜計(jì)算得到開(kāi)源平臺(tái)問(wèn)題單列表的相似度矩陣，所述相似度矩陣為，其中，表示第個(gè)待解決的問(wèn)題單與第個(gè)已解決的問(wèn)題單之間的相似度評(píng)分；

34、（5.2）針對(duì)待解決問(wèn)題列表中每一個(gè)待解決的問(wèn)題單，對(duì)待解決的問(wèn)題單的所有相似度評(píng)分、…、、…、進(jìn)行從大到小排序，選取前個(gè)最大的相似度評(píng)分；將選出的前個(gè)最大的相似度評(píng)分對(duì)應(yīng)的已解決的問(wèn)題單的提交者信息作為待解決的問(wèn)題單對(duì)應(yīng)的推薦結(jié)果。

35、本發(fā)明還包括一種基于知識(shí)分解的開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)者推薦裝置，包括存儲(chǔ)器和一個(gè)或多個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行所述可執(zhí)行代碼時(shí)，用于上述的一種基于知識(shí)分解的開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)者推薦方法。

36、本發(fā)明還包括一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)上述的一種基于知識(shí)分解的開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)者推薦方法。

37、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)自動(dòng)化抽取開(kāi)源項(xiàng)目中的問(wèn)題描述和相關(guān)代碼片段，提高了信息獲取的效率和準(zhǔn)確性；其次，結(jié)合大型語(yǔ)言模型和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，有效提取知識(shí)關(guān)鍵詞，增強(qiáng)了對(duì)問(wèn)題本質(zhì)的理解；多標(biāo)簽分類(lèi)技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)一步從代碼中提取知識(shí)，確保了問(wèn)題與開(kāi)發(fā)者技能的高相關(guān)性；將這些關(guān)鍵詞構(gòu)建成知識(shí)圖譜，不僅實(shí)現(xiàn)了知識(shí)的系統(tǒng)化存儲(chǔ)，還為后續(xù)的推薦提供了豐富的背景信息；最終，采用ripplenet知識(shí)圖譜推薦技術(shù)，為每個(gè)待解決問(wèn)題推薦合適的開(kāi)發(fā)者，提升了問(wèn)題解決的效率；這種推薦方法兼具精準(zhǔn)性與可解釋性，能有效促進(jìn)開(kāi)源社區(qū)的協(xié)作與創(chuàng)新，有助于加速項(xiàng)目進(jìn)展，提升整體開(kāi)發(fā)質(zhì)量。