一种基于深度学习的软件研发过程管理方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的软件研发过程管理方法及系统，通过GNN图神经网络以开发团队成员为节点，基于历史协作频率与知识相似度设计边权重构建空间图，利用时间卷积模块中的膨胀因果卷积调整膨胀率捕获长周期依赖，并在损失函数中加入任务耦合约束项，建立MST‑GCN深度学习预测模型；将对齐特征向量输入至MST‑GCN深度学习预测模型中进行预测，根据研发进度偏离指数，基于RL强化学习将软件研发过程建模为MDP马尔可夫决策过程，生成研发资源分配策略。使资源向关键任务倾斜，提高资源利用效率，同时保障软件研发项目按计划推进，提升研发效率。