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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于GitHub社交技术网络的开发者推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116051210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310134830.2，技术领域涉及：G06Q30/0282；该发明授权一种基于GitHub社交技术网络的开发者推荐方法是由朱香宁;王伟;蒲鹏;钱卫宁;周傲英设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GitHub社交技术网络的开发者推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于GitHub社交技术网络的开发者推荐方法，该方法包括：获取GitHub社交技术网络中的行为数据并进行基础的数据清洗；根据行为数据对社交网络中开发者节点进行向量化表示；训练命名开发者价值度量模型；接收用户输入的指定开发者节点向量，根据开发者价值度量模型计算节点所在的社交技术网络中其余开发者节点的价值；将价值排名Top‑N的候选开发者推荐给用户。本发明与现有技术相比，提高了开发者价值度量模型精度，对GitHub平台上开源项目中的开发者进行更准确的价值评估，提升推荐结果质量，提升开源领域中开发者推荐的可参考性。

本发明授权一种基于GitHub社交技术网络的开发者推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于GitHub社交技术网络的开发者推荐方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤： 步骤1：获取GitHub社交技术网络中的行为数据并进行基础的数据清洗 从GitHub上爬取代码仓库中开发者的日志行为数据，所爬取到的行为数据存在各种缺失或其他原因导致的脏乱，要对其进行数据清洗，删除有属性缺失的不可用数据，处理成整洁规范易于阅读处理的数据集； 步骤2：开发者节点进行向量化表示 将步骤1中得到的开发者行为数据根据行为类型划分为两类：开发者之间的社交类行为数据和开发者与代码仓库之间的技术类行为数据，两类行为数据中包含的日志数据类型不同；选取两类行为数据中的7种行为数据对仓库中的开发者节点进行向量化表示； 步骤3：建立开发者价值度量模型 对步骤2中得到的代表开发者节点行为特征的向量数据，基于开发者与仓库的交互关系和开发者之间的协作关系构建社交技术网络，对网络中的连边赋差异化的权重，在构建完成的社交技术网络的基础上建立开发者价值度量模型，得到网络中的开发者节点价值； 步骤4：开发者推荐模型的构建与训练 基于同质网络特征，对数据集中的开发者节点应用步骤3中的度量模型，构建开发者推荐网络；基于步骤3中得到的开发者节点价值，结合链接预测算法对开发者间的协作关系进行预测，使用步骤1得到的数据集进行模型的训练与验证； 步骤5：开发者推荐模型的使用 在步骤4中训练完成开发者推荐模型后，将步骤2中得到的开发者节点行为数据的向量化表示，输入进得到的开发者推荐模型；根据开发者的价值度量结果，从仓库所有开发者中确定出前N个开发者作为推荐结果，N为正整数；其中： 步骤3所述的开发者价值度量模型，按下述步骤构建： 3-1：对开发者的7类行为数据赋不同权重，权重值分别为2、1、3、4、2、1和2，开发者的价值度量由下述1式计算： Vu_d＝Cissue_omment+2Copen_issue+3Copen_pr+4Creview_comment+2Cpr_merged+Cstar+2Cfork1 其中：cissue_omment为该开发者对代码仓库内issue的评论次数，Copen_issue为该开发者在代码仓库内新建的issue数量，Copen_pr为该开发者在代码仓库内新提交pullrequest的次数，Creview_comment为该开发者对代码仓库内pullrequest的评论次数，Cpr_merged为该开发者在代码仓库内提交pullrequest的被合入次数，Cstar为该开发者对代码仓库的关注状态，只考虑当前状态，开发者star项目计为1，否则计为0，Cfork为该开发者对代码仓库产生fork行为的次数； 3-2：基于PullRequest中包含的代码行数对PullRequestMerged事件计数进行了权重修正，即对于单PullRequest修改的代码行数在100-299行的给出最大计数值1，而修改少于100行或多于299行的PullRequest计数做了对应削减；PullRequestMerged的计数由下述2式计算： 其中，loc表示单PullRequest修改的代码行数。

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