面向众包软件工程的任务推荐系统系统性文献综述
软件工程
2025-03-19 v2
摘要
众包软件工程 (CSE) 通过利用全球在线劳动力来外包软件工作，但软件实践者面临众多可选项，难以确定合适的任务。因此，越来越多的研究致力于引入推荐系统来推荐 CSE 任务给软件实践者。本研究旨在分析现有 CSE 任务推荐系统，探讨其提取的数据、推荐方法、主要优势与局限、推荐的任务类型、人类因素在推荐中的应用、流行平台以及用于做出推荐的特征。本 SLR 遵循 Kitchenham 和 Charters 的指南进行，采用手动和自动搜索策略且不设搜索时间限制。我们根据预定义的纳入与排除标准筛选出 65 项原始研究进行数据提取、分析与综合。数据分析结果表明，提取的数据可分为四类；推荐系统可被归类为不同体系；识别出这些系统的主要优势与局限。结果显示，人类因素在 CSE 任务推荐中发挥关键作用。我们还识别出五种流行的任务类型、流行平台及其在任务推荐中使用的特征。我们还为未来研究方向提供了建议。本 SLR 为 CSE 任务推荐系统的当前趋势、空白与未来研究方向提供了洞见。
引用
@article{arxiv.2407.09872,
title = {A Systematic Literature Review on Task Recommendation Systems for Crowdsourced Software Engineering},
author = {Shashiwadana Nirmani and Mojtaba Shahin and Hourieh Khalajzadeh and Xiao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.09872},
year = {2025}
}
备注
33 pages, 3 figures