一种基于元学习的众包软件开发者推荐方法，所述方法中的模型总体包含三个主要组件，注册行为预测器，提交行为预测器，获胜行为预测器，所述提交行为预测器基于用户已经注册后的情况进行预测，获胜行为预测器基于用户已经提交后的情况进行预测,注册者预测器预测没有任何先决条件，在所述注册行为预测器对任务数据集进行学习中，如果输出的注册概率不在前top R,则用户获胜概率为0，终止该实例预测，否则继续使用提交行为预测器进行输出检测；在提交行为预测器中，如果输出的提交概率不在前top S，则用户的获胜概率为0，终止该实例预测，否则进入获胜行为预测器；最后由用户获胜行为预测器得到获胜概率，并根据获胜概率推荐前K个用户的列表。