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本发明公开了一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法，涉及群体软件工程的项目开发信息分析技术领域，在数据嵌入层，开发者和项目的上下文属性以分类变量的形式出现，设置嵌入工作将这些显式变量映射到分布式表示，以捕获隐含语义；建立交互感知层对特征进行池化操作减少模型参数；捕获多个标签公共因素的影响，并学习特征之间的高阶交互；最后，在模型中建立多标签任务层，通过添加独立的感知模块完成不同的预测任务，当多个标签同时达到最优值时实现匹配。本发明采用上述方法的一种基于多标签学习的群体软件开发中服务匹配方法，在上下文信息的利用取得了显著效果，实现开源社区中服务的精准匹配。