【摘 要】
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在愈发流行协同开发的时代,Git Hub成为了众多开发人员以及团队的首选,参与人员通过发起Pull Request进行项目功能的添加或者bug的修复工作,在提交完Pull Request后,需要项目的核心审核人员进行合并、修改或者拒绝操作。对于流行的Git Hub项目,会有众多的Pull Request,由于协同开发的原因,不同的开发人员可能会针对同一个问题发起Pull Request,这会引起项
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在愈发流行协同开发的时代,Git Hub成为了众多开发人员以及团队的首选,参与人员通过发起Pull Request进行项目功能的添加或者bug的修复工作,在提交完Pull Request后,需要项目的核心审核人员进行合并、修改或者拒绝操作。对于流行的Git Hub项目,会有众多的Pull Request,由于协同开发的原因,不同的开发人员可能会针对同一个问题发起Pull Request,这会引起项目审核人员以及开发人员后续工作量的增加。目前Git Hub中没有自动化的检测工具来检测重复Pull Request,重复Pull Request的人工检测难度也非常大,因此进行重复Pull Request的检测研究具有重要意义。本文提出了一种基于图神经网络的重复Pull Request检测方法。首先计算Pull Request标题、描述、commit信息、变更文件列表、变更代码信息和代码更改位置的相似性,然后基于相似性与Adaboost算法进行重复Pull Request的检测工作,最后将检测方法与传统方法进行对比。在方法中针对Pull Request变更代码相似性计算引入了图神经网络模型,在代码片段的抽象语法树基础上添加了表示数据流和控制流的边,形成了一种基于抽象语法树（Abstract Syntax Tree,AST）的程序图,更好的解决了代码的语义相似问题。在Pull Request的变更代码文件输入图神经网络模型前,进行了预处理工作,将抽象语法树结合diff信息（diff信息是指通过git diff指令得到的不同版本间的代码变更信息）实现了方法级别上的重写,提升了研究的正确性和合理性。研究中选取Python项目和Java项目进行了重复Pull Request检测工作,在对Python项目的研究中,该方法相比于现有方法在Recall-rate@20方面提升了22%左右,在引入图神经网络并对变更代码文件预处理的Java项目研究中,该方法相比于现有方法在Recall-rate@20方面提升了25%左右。在特征值的精度重要性研究中,去除变更代码特征值后,精度下降30%-45%,得出变更代码是最重要的一个特征值。
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