I ett gruppbildningsproblem krävs att man hittar en grupp användare som kan uppfylla kraven för en samarbetsuppgift. Exempel på sådana samarbetsuppgifter finns i överflöd, allt från programvaruproduktutveckling till olika deltagaranalysuppgifter i kunskapsskapandet. På grund av uppgiftens art är teammedlemmarna ofta skyldiga att samarbeta. Tidigare studier [1, 2] har visat att samarbetet blir effektivt i närvaro av sociala förbindelser. Därför kräver ett effektivt lagval att teammedlemmarna är socialt nära samt en uppdelning av uppgiften mellan teammedlemmarna så att ingen användare överbelastas av uppdraget. I detta arbete undersöker vi hur sådana team kan bildas på ett socialt nätverk. Eftersom våra problem med teambildningen har visat sig vara NPhard, designar vi effektiva ungefärliga algoritmer för att hitta nära optimala team med bevisbara garantier. Som traditionella datamängder från sociala nätverk online (t.ex. Twitter, Facebook etc.) normalt inte innehåller exempel på storskaligt samarbete, har vi kröp miljontals programvaruarkiv som sträcker sig över en period av fyra år och hundratusentals utvecklare från GitHub, en populär öppen källkod sociala kodning nätverk. Vi utför storskaliga experiment på denna datauppsättning för att utvärdera noggrannheten och effektiviteten hos våra algoritmer. Experimentella resultat tyder på att våra algoritmer uppnår betydande förbättringar i att hitta effektiva team, jämfört med naiva strategier och skala väl med storleken på data. Slutligen tillhandahåller vi en validering av våra tekniker genom att jämföra med befintliga mjukvaruteam.
För mjukvaruutveckling undersöker REF problemet med teambildning för bättre samarbete.
Capacitated team formation problem on social networks
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}