技術(shù)特征：

1.一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法，其特征在于，所述步驟（1）具體包括以下子步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法，其特征在于，所述步驟（2）具體包括以下子步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法，其特征在于，所述步驟（3）具體包括以下子步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法，其特征在于，所述步驟（4）具體包括以下子步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法，其特征在于，所述步驟（5）具體包括以下子步驟：

7.一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦裝置，其特征在于，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)，用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法。

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其上存儲(chǔ)有程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)分解的開源平臺(tái)開發(fā)者推薦方法和裝置，本發(fā)明從開源平臺(tái)中提取問題描述文本和相關(guān)代碼，結(jié)合大型語言模型、自然語言處理和多標(biāo)簽分類技術(shù)，提煉出若干知識(shí)關(guān)鍵詞以簡(jiǎn)化問題表示。通過知識(shí)圖譜存儲(chǔ)問題信息和提取的知識(shí)關(guān)鍵詞，并結(jié)合開發(fā)者解決過的歷史問題，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)中的知識(shí)圖譜推薦技術(shù)，實(shí)現(xiàn)開發(fā)者與問題單的個(gè)性化精準(zhǔn)推薦。本發(fā)明與現(xiàn)有的推薦技術(shù)相比，不是簡(jiǎn)單地將代碼視為文本，而是從文本和代碼中各自用合適的技術(shù)棧細(xì)分提取知識(shí)關(guān)鍵詞，并構(gòu)建為知識(shí)圖譜用于推薦，因此兼具更高的推薦精準(zhǔn)度和可解釋性。

技術(shù)研發(fā)人員：陳克純,倪超
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6