【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及开源和人工智能领域，尤其涉及一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法和装置。
技术介绍
1、在开源软件的生态系统中，问题单跟踪系统是开发者和用户之间沟通的桥梁，它记录了项目中的问题、需求和讨论。随着开源项目的不断增长，问题单的数量也在急剧增加，这给开发者带来了挑战：如何在海量的问题单中快速定位到自己能够解决或感兴趣的问题。传统的推荐系统通常基于用户的历史行为数据，通过协同过滤、内容推荐等方法来推荐问题单。这些方法虽然在一定程度上能够提高推荐的相关性，但它们往往忽视了问题单背后的知识结构和开发者的技能匹配。因此需要一种个性化的推荐方法，从问题单的文本和代码两方面分析得到细化的知识技术关键词，作为问题单的精准表示，从而实现开发者的个性化精准推荐。
2、在开源软件开发中，文本处理的关键在于提取有意义的关键词和主题，以帮助开发者快速定位相关问题。近年来，大型语言模型的应用极大提升了文本分析的效果。例如，bert（bidirectional encoder representations from transformer...
【技术保护点】
1.一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（1）具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（2）具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（3）具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（4）具体包括以下子步骤
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【技术特征摘要】
1.一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（1）具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（2）具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（3）具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于知识分解的开源平台开发者推荐方法，其特征在于，所述步骤（4）具...
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