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张佳丽

作品数：15 被引量：2H指数：1
供职机构：大连海事大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术经济管理环境科学与工程文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 12篇专利
  • 3篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇经济管理
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇众包
  • 4篇网络
  • 4篇WEB服务
  • 3篇活跃度
  • 2篇循环神经网络
  • 2篇遗传算法
  • 2篇任务池
  • 2篇社团
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇数据集
  • 2篇数据信息
  • 2篇特征提取
  • 2篇启发式算法
  • 2篇网络图
  • 2篇网站
  • 2篇文本
  • 2篇文本特征
  • 2篇文本特征提取
  • 2篇问题信息

机构

  • 15篇大连海事大学

作者

  • 15篇张佳丽
  • 12篇陈荣
  • 11篇李辉

年份

  • 2篇2023
  • 2篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2020
  • 6篇2019
  • 2篇2014
共 15 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法
本发明公开了一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法，包括以下步骤：S1：请求者将多个众包工作以测试任务的形式提交众包平台；S2：任务分配优化系统建立至少包含测试任务属性、测试工人属性、分配因素的任务分配模型，...
陈荣张佳丽唐文君郑圣杰孔令宇李辉郭世凯
一种基于深度强化学习的实时Bug分派方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的实时Bug分派方法，包括：对初始的bug数据进行预处理，使用深度强化学习DQN算法，将缺陷报告修复任务分派给合适的开发者：初始化循环神经网络参数，初始化所有状态动作对的价值Q；将缺陷报告...
陈荣张佳丽
文献传递
基于文本特征提取和不平衡处理策略的Bug报告严重程度识别方法
本发明公开了一种基于文本特征提取和不平衡策略的识别Bug报告严重程度的方法，该方法通过对bug报告数据集进行不平衡及基于遗传算法的文本特征提取操作，生成的分类模型对新提交的bug报告进行分类时没有偏向，拟合趋于平衡，避免...
郭世凯陈荣魏苗苗张佳丽李辉唐文君
基于文本特征提取和不平衡处理策略的Bug报告严重程度识别方法
本发明公开了一种基于文本特征提取和不平衡策略的识别Bug报告严重程度的方法，该方法通过对bug报告数据集进行不平衡及基于遗传算法的文本特征提取操作，生成的分类模型对新提交的bug报告进行分类时没有偏向，拟合趋于平衡，避免...
陈荣魏苗苗张佳丽李辉郭世凯唐文君
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一种众包任务的发布方法
本发明公开了一种众包任务发布方法，通过请求者将需要处理的众包工作以包含一系列众包任务的众包工作流的形式提交给众包平台，众包平台将众包工作流中的任务传送给任务发布系统；任务发布系统对工作流中任务的各项参数进行优化处理，以及...
陈荣唐文君张佳丽张德成郭世凯李辉
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问答网站中问题回答者推荐方法
本发明公开了一种问答网站中问题回答者推荐方法，具有如下步骤：推荐系统接收提问者信息以及问题信息，提取问答网站的数据；构建用户间关系的网络图；将网络图利用Weighted LeaderRank算法得出用户排名；对所有用户形...
李辉李霄魏苗苗张佳丽陈荣郭世凯唐文君
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基于深度强化学习的Web服务众包测试任务分配方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的Web服务众包测试任务分配方法，包括：根据众包平台上的工人池和任务池内的数据信息、对深度强化学习的Web服务测试任务分配模型进行训练；众包平台接收需求者提交的测试任务，使用完成训练的We...
陈荣张佳丽唐文君李辉郭世凯
文献传递
基于多源特征的缺陷报告实时分派方法研究
软件维护和演化大约占软件开发过程（例如,实施,测试和维护）的工作量的90%。由于开源项目的日益庞大和复杂,软件缺陷报告产生的数量日趋增加,软件测试效率面临着极大的挑战。因此,提高缺陷分派效率是一个急需解决的问题。尽管研究...
张佳丽
关键词：循环神经网络
问答网站中问题回答者推荐方法
本发明公开了一种问答网站中问题回答者推荐方法，具有如下步骤：推荐系统接收提问者信息以及问题信息，提取问答网站的数据；构建用户间关系的网络图；将网络图利用Weighted LeaderRank算法得出用户排名；对所有用户形...
李辉李霄魏苗苗张佳丽陈荣郭世凯唐文君
文献传递
基于深度强化学习的Web服务众包测试任务分配方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的Web服务众包测试任务分配方法，包括：根据众包平台上的工人池和任务池内的数据信息、对深度强化学习的Web服务测试任务分配模型进行训练；众包平台接收需求者提交的测试任务，使用完成训练的We...
郭世凯陈荣张佳丽唐文君李辉
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