软件开发团队的多目标优化构建研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户:jinlu2010
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分析了客户需求与候选成员能力的关系,使用模糊排序聚类算法得到专业领域分工的集群;同时依据迈尔斯—布里格斯性格类型指标得到候选成员协作关系的量化评估。建立了以成员综合能力和性格匹配度最大化为目标的团队构建模型。最后,结合一个具体案例,采用带有判断与修复算子的微粒群算法对模型进行求解,得到表示团队构建候选方案集合的帕累托解,从而验证了该优化模型及算法的有效性和实用性。
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目前的文本特征生成算法一般采用加权的文本向量空间模型,该模型使用TF-IDF评价函数来计算单个特征的权值,这种算法生成的文本特征冗余度往往都比较高。针对这一问题,采用了一种基于聚类加权的文本特征生成算法,首先对特征候选集进行初始加权处理;然后通过语义和信息熵对特征进行进一步加权处理;最后使用特征聚类对冗余特征进行剔除。实验表明该算法比传统的TF-IDF算法的平均分类准确率高出5%左右。
将发布的数据用于微观数据表包含的敏感属性分析,同时保持个人隐私,是一个越来越重要的问题。当前,k-匿名模型用于保护隐私数据公布,然而当以身份公开为重点时,k-匿名模型在某种程度上并不能保护属性公开。基于此,提出了一种新的基于(p+,α)-敏感k-匿名隐私保护模型,敏感属性首先通过其敏感性进行分类,然后发布敏感属性归属的类别。与以往增强k-匿名模型不同,该模型允许发布更多的信息,但不会影响隐私。实验
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