混源软件的出现,对现有的质量评估方法提出了新的考验。目前传统的质量评估模型主要是面向闭源软件或开源软件,并不能很好评估混源软件的质量。另一方面,随着混源软件的增多,多种语言混合的混源软件也不断涌现,目前许多软件质量评估模型缺乏对应的评估指标,相关平台或工具其对不同编程语言的软件的评估是独立的,对多种语言混合的软件并不能充分考虑不同语言文件之间的关联关系。本文讨论了一个混源软件质量评估模型。该模型在吸收传统质量模型优秀指标的基础上,新增了部分适合混源软件质量特性的一级指标和二级指标,使模型更适合混源软件质量评估的需求。该模型以“质量评估模型—一级指标—二级指标”的层次结构,确保模型的指标更能满足混源软件质量评估的需求。在混源软件质量评估模型的基础上研究了一种混源软件质量评估方法。该方法主要面向Java软件、Python软件以及Java和Python混合语言的混源软件。该方法从软件源码、测试文档、用户手册、日志中提取信息,结合了层次分析法等方法,实现了自动化的混源软件质量评估。该方法通过分析Java文件和Python文件之间的调用关系,构建双语言依赖图,有效地利用了双语言之间的关联关系,提高了混合语言的混源软件的质量评估效果。在上述工作的基础上,本文实现了自动化混源软件综合质量评估工具MSQEvaluator。为了验证本方法的有效性,本文将9个项目的120余个版本分为12组展开实验研究。结果表明,本文的混源软件质量评估模型在面对混源软件的质量评估效果要好于传统质量评估模型。本文提出的混源软件质量方法由于分析了双语言文件之间的关联关系,对Java和Python混合的混源软件的质量评估也有更好效果。