一种基于特征模型和协同过滤的需求获取方法

来源：计算机研究与发展杂志2016年第9期北京时间：

作者：彭珍连,王健,何克清,唐明董,

摘要：随着互联网和Web服务相关技术的快速发展，基于互联网进行软件开发越来越受到软件开发从业者的青睐.软件开发是一种多知识密集型过程，其中需求获取对软件系统的成功具有关键作用.基于互联网的软件需要满足大量地理位置各异、类型不同的客户需求，这增加了需求获取的难度；与此同时，互联网上相似类型的软件众多，这些具有大量相似功能的软件为软件需求获取提供了新的途径.为此，已有研究将推荐系统引入到软件需求获取过程中，借助于已有相似软件需求描述，为新软件推荐合适的缺失特征.为了提高推荐系统在软件需求预测和辅助获取过程中的准确率，提出了FM_KNN算法，利用特征模型中的特征类型以及特征间的关联关系，结合KNN(K-nearestneighbors)协同过滤推荐系统进行辅助需求获取.通过在真实数据集和仿真数据集上的实验和分析，验证了所提方法在预测准确率上具有更好的效果，从而为需求获取提供更好的支持.

关键词：需求获取, 特征模型, 协同过滤, 推荐系统, 特征推荐,