【摘 要】
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软件缺陷的高效自动分派是保障开源软件质量的重要手段.已有研究多基于机器学习技术,从缺陷报告的文本内容和开发者之间的关系入手,研究软件缺陷的自动分派,而对缺陷报告之间
【机 构】
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武汉大学计算机学院,湖北武汉430072闽南师范大学物理与信息工程学院,福建漳州363000;
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软件缺陷的高效自动分派是保障开源软件质量的重要手段.已有研究多基于机器学习技术,从缺陷报告的文本内容和开发者之间的关系入手,研究软件缺陷的自动分派,而对缺陷报告之间的相关关系和基于深度学习技术的缺陷自动分派关注甚少.针对此问题,本文提出了一种基于图卷积神经网络的开发者推荐方法.该方法利用带权重的余弦相似度构建缺陷报告网络,再在增量学习方法下训练图卷积神经网络模型用于开发者推荐.将近年提出的3种方法设置为实验对照组,在大型开源软件项目Eclipse和Mozilla数据集平台上分别进行实验,结果表明本文提出的方法平均推荐准确率比其他3种方法最高提升了60％和70％左右.
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