面向合作伙伴推荐的时间序列快照网络：以开源软件为例
社会与信息网络
2021-04-29 v3
摘要
过去十年见证了开源软件（OSS）的快速增长。然而，即便所有贡献者都热心于做出贡献，他们仍可能难以融入 OSS 社区。因此我们提出，跨角色的合作伙伴推荐可能同时惠及用户与开发者：一旦我们能为有需要的人成功推荐，便可能大幅提升开发者的生产力与用户的热情，从而进一步推进 OSS 项目的发展。受此潜力驱动，我们将合作伙伴推荐建模为基于邮件数据、通过网络嵌入方法完成的链接预测任务。本文引入时间序列快照网络（TSSN），这是一种用于建模用户与开发者之间交互的混合网络。在已建立的 TSSN 基础上，我们执行时间偏置游走（TBW）以自动捕获邮件网络的时间与结构信息，即 OSS 邮件网络中个体间的行为相似性。在十个 Apache 数据集上的实验表明，所提出的 TBW 显著优于多种先进的基于随机游走的嵌入方法，取得了当前最优的推荐性能。
引用
@article{arxiv.2011.09883,
title = {Time-Series Snapshot Network for Partner Recommendation: A Case Study on OSS},
author = {Yunyi Xie and Jinyin Chen and Jian Zhang and Xincheng Shu and Qi Xuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09883},
year = {2021}
}