基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法技术

本发明专利技术公开了基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，包括用于安装在线切割机床上的支撑框架，支撑框架上设有竖直向下的导轨，导轨上的滑块连接有重锤组件，重锤组件底部设有开关碰触部；支撑框架左、右两侧还分别设有导轮A、导轮B，重锤组件上还设有与导轮A、导轮B位于同一竖直面的导轮C，上述重锤组件下表面的开关碰触部对准线切割机床上，具有停止切割功能的数控开关。

【技术实现步骤摘要】
基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法
本专利技术涉及软件研发管理领域，具体涉及基于代码提交日志分析技术的研发人员画像生成方法。
技术介绍
软件研发是知识工作者的活动，也是目前企业管理中最复杂和最具挑战的一个领域。作为企业人力资源管理者，需要了解如何评价、激励以及招募合适的研发员工；作为业务管理者，需要了解研发的效率与投入是否成正比，与业务的要求是否匹配；作为研发管理者，需要了解研发员工的积极性、工作效率和工作质量，以及改进情况。当前企业，尤其是传统企业，对如何有效管理研发人员存在着较大的困惑：业务及人力资源管理者不了解研发工作的实质，给不出合理的评价标准，难于听懂研发人员的表达，从而不能真实理解研发团队士气；业务部门不了解同行水平，难于评价研发的投入产出是否合理；研发管理者难于深入开发活动一线进行细节观察，仅能根据过程数据，包括文档、流程及一些估算环节对研发效率进行度量，由于文档和流程均滞后于实际发生的研发活动，许多情况下还是事后补充或后期维护，与真实的研发活动存在信息的滞后、不完整和偏差的问题，导致评价效果难于做到真实准确。现行的研发度量模式缺乏对知识工作者活动的深刻理解：比如基于代码行统计的产出评价模式，在不同的编程语言、技术框架和编码习惯下已经完全不能真实反映研发人员的产出；基于功能点的评估模型，其估算和真实结果均存在不小偏差，进而影响评价效果，在新产品开发和创新阶段更由于缺乏基准参考，无法给出估算结果。具体地说，由于传统的管理模式、评估办法均不能准确反映实际发生的研发活动，度量存在理解偏差、不及时、不完整的问题；其度量和真实结果均存在偏差，进而影响评价效果。用户画像技术作为一种理解目标用户行为特征的重要工具，建立在对真实用户的深刻理解，及高精准的相关数据的概括之上，已被广泛应用在产品创新、设计与营销领域。在研发管理领域里，尚缺乏一种基于对研发行为的深度理解进行建模，并基于真实的活动数据进行分析归纳的方法，来帮助企业各层管理者理解研发活动。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，从研发人员提交的代码日志中提取研发人员的各项工作特征，从而实现对研发人员的产出水平进行评价，解决现有技术中的问题。为了实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，其特征在于，包括以下过程：步骤S1:从研发人员提交的代码日志中获取研发人员工作特征；步骤S2:对工作特征按照设定的标准进行转化，得到研发人员的工作效率标签；步骤S3：通过工作效率标签，按照设定的评价标准，评价研发人员产出水平。作为一种优选方式，工作特征包括研发工作效率和工作质量特征及行为特征。作为一种优选方式，研发工作效率和工作质量特征的获取包括以下过程：建立专家词汇数据库，专家词汇数据库中包含常规代码日志中出现的各种术语的所属属性；从代码日志中获取文本信息，提取文本信息中术语，基于后台专家词汇数据库获取术语所属工作属性；对带工作属性的术语的出现频次计算，从而得到研发工作效率和工作质量特征。作为一种优选方式，行为特征的获取包括以下过程：从代码日志中获取提交时间，并得到每次提交日志提交间隔时间，从而得到与提交时间相关的行为特征；作为一种优选方式，行为特征包括：早晨提交占比、下午提交占比、晚间提交占比、深夜提交占比、凌晨提交占比、平均提交间隔。作为一种优选方式，研发工作效率和工作质量特征包括带需求编号提交比例、有效描述提交比例、修复Bug比率和开发并行度。作为一种优选方式，上述步骤S3中，通过工作效率标签评价研发人员产出水平包括以下过程：基于时间区间对标签进行计算，获得与标签相关的评价指标的分布结果；得到每个研究人员关联的评价指标，根据评价指标对应的研究人员类型，实现对研究人员的评价。作为一种优选方式，还包括按照标准判断标签置信度。作为一种优选方式，对研究人员的评价以研究人员画像形式呈现，分别包括高贡献者、积极者、合格者、不合格者和待改进者，研究人员身份ID与其代码提交日志及最后生成的研究人员画像关联，研究人员画像生成后被推送至用户终端。附图说明图1为实施例1的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明，本专利技术的实施方式包括但不限于下列实施例。实施例基于代码日志对研发人员的产出水平评价方法，主要是通过生成研发人员画像来实现，利用研发人员画像生成系统实现，研发画像生成系统数据库内带有专家词汇数据库（以下简称专家词库），通过专家词库可以增加或删除专家词库中的专家词汇（即相关行业术语），同时对专家词库中的对词语定义其工作属性。即属于专家词库内的词语皆有所属的工作属性。比如，专家词库中将“修复”、“优化”、“fix”等词语的定义为“修复Bug”这一工作属性。本实施例的技术思路是，通过程序员（即研发人员）提交的代码日志，从而获取文本信息及提交时间信息，从中提取出行为特征、工作效率和质量特征用以生产研发人员画像。而在在本实施例中，行为特征包括：早晨提交占比、下午提交占比、晚间提交占比、深夜提交占比、凌晨提交占比、平均提交间隔；工作效率和质量特征包括：带需求编号提交比例、有效描述提交比例、修复Bug比率和开发并行度；研发人员画像参考模型包括五个类别，分别为高贡献者、积极者、合格者、不合格者和待改进者。根据每个研发人员所述的画像类别，管理者便可方便对研发人员的产出水平进行评价判断。具体的，基于代码日志的研发人员画像生成方法，包括以下步骤：步骤S1:获取代码提交日志信息；代码提交日志信息包括提交日志的研发人员名称、提交时间和提交注释。代码提交日志信息是指，通过代码版本管理服务器导出的提交日志，从中能获取到的提交人员名称、提交时间和提交注释。具体操作是，用户在系统内上传指定的代码提交日志，从而使得系统获取研发人员名称和与其关联的提交时间和提交注释，研发人名名称的作用是关联最终生成的画像类别，以识别出画像对应的具体研发人员，比如“高贡献者”对应的是哪些研发人员；提交时间的作用是用于识别行为特征，比如提交时间显著分布在上午九点，则会在“早晨提交占比”特征中处于高分布阶段；而提交注释是研发人员在提交代码时的备注信息，在系统中用于理解研发工作的内容细节。步骤S2：对代码提交日志进行预处理，提取出日志提交的起止时间范围；消除提交注释分隔字符和特殊字符，转换为规定的行列表格式；分隔字符是指提交注释中的逗号、竖线、分号或其它与表格分隔符保留符号相同的字符，消除分隔字符的作用是避免提交注释被表格处理程序错误地断句从而丢失文本内容。特殊字符是指由于键入异常产生的无法显示但能够被程序读取的字符，如回车、换行等，消除特殊字符的作用是提取有效的文本内容。步骤S3：对代码提交注释进行标准化处理；标准化处理过程为：对文本内容进行大小写、简繁转换；然后提取词干；步骤S4：对代码提交日志信息中的提交时间进行分析，提取出研发人员在代码提交上的行为特征；研发人员的行为特征识别提取过程如下：S401：基于无监督学习算法识别出研发人员提交时间、提交时间间隔的分布区间；S402：基于Z-Score对研发人员提交时间进行标准化处理；S403：将处理结果分布到S401识别出来的区间内。比如，研发人员在提交时间上呈现出显著本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，其特征在于，包括以下过程：步骤S1:从研发人员提交的代码日志中获取研发人员工作特征；步骤S2:对工作特征按照设定的标准进行转化，得到研发人员的工作效率标签；步骤S3：通过工作效率标签，按照设定的评价标准，评价研发人员产出水平。

【技术特征摘要】
1.基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，其特征在于，包括以下过程：步骤S1:从研发人员提交的代码日志中获取研发人员工作特征；步骤S2:对工作特征按照设定的标准进行转化，得到研发人员的工作效率标签；步骤S3：通过工作效率标签，按照设定的评价标准，评价研发人员产出水平。2.根据权利要求1所述的基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，其特征在于，工作特征包括研发工作效率和工作质量特征及行为特征。3.根据权利要求2所述的基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，其特征在于，研发工作效率和工作质量特征的获取包括以下过程：建立专家词汇数据库，专家词汇数据库中包含常规代码日志中出现的各种术语的所属属性；从代码日志中获取文本信息，提取文本信息中术语，基于后台专家词汇数据库获取术语所属工作属性；对带工作属性的术语的出现频次计算，从而得到研发工作效率和工作质量特征。4.根据权利要求2所述的基于代码日志对研发人员的产出水平评价的方法，其特征在于，行为特征的获取包括以下过程：从代码日志中获取提交时间，并得到每次提交日志提交间隔时间，从而得到与提交时间相关的行为特征。5.根据权利要求4所述的基于代码日志对研发人...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈加兴，
申请(专利权)人：成都场量科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51