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基于特征提取的開源社區(qū)Fork摘要自動生成方法

發(fā)布時間:2024-06-11 21:50
  當前,基于P/R的分布式協(xié)同開發(fā)已經(jīng)成為開源社區(qū)中的主導軟件開發(fā)方式。開發(fā)者通過Fork復制軟件項目的版本庫,創(chuàng)建自身分支,并在新建分支中進行獨立開發(fā)。由于P/R協(xié)同開發(fā)模型具有開放性、透明性和并行化等特征,開發(fā)人員在Fork項目時難以掌握項目的Fork概況,不知道其他開發(fā)人員是否已通過Fork開展相同或類似的開發(fā)工作,從而容易產(chǎn)生重復性的貢獻和冗余性開發(fā)。針對這個問題,提出一種Fork摘要的自動生成方法以幫助項目管理者加強項目管控,避免冗余貢獻,增強合作交流。該方法首先爬取開源社區(qū)中具有Feature和Bug標簽信息的Issue數(shù)據(jù),采用隨機森林方法訓練一個分類器模型,以對Fork特征進行分類;隨后收集Fork分支的軟件開發(fā)活動數(shù)據(jù),采用TextRank算法生成Fork詳細信息以解釋Fork的主要目的;最后設(shè)計了一組組合規(guī)則及相應(yīng)的算法來整合Fork的類別、特征和其他信息,以形成完整的Fork摘要。為了檢驗所提方法在指導分布式協(xié)同開發(fā)方面的有效性,在Github上進行了30組人工測試和60組實際案例測試。結(jié)果表明,所提方法生成的Fork摘要的準確率達到67.2%,實驗中76%的項目管...

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

圖3Fork摘要自動生成方法的框架

圖3Fork摘要自動生成方法的框架

Fork摘要自動生成方法的框架如圖3所示。首先,從Github的項目歷史數(shù)據(jù)中獲取帶有功能標簽的Issue數(shù)據(jù),用于訓練分類器模型。然后,當有新的Commit輸入時,提取Commit數(shù)據(jù)并將其分為兩部分使用。將一部分數(shù)據(jù)放入分類器模型進行預測,得到Commit特征;用另一部分數(shù)據(jù)....


圖2Fork中Commit和upstream的歷史記錄

圖2Fork中Commit和upstream的歷史記錄

Fork和Commit的關(guān)系如圖2所示,其中節(jié)點是Commit,邊是Commit與父類的關(guān)系,合并的Commit有多個父類關(guān)系,虛線代表未來計劃。以圖2為例進行說明:有一個項目的維護者計劃從當前的Fork點開啟一段包含4個功能的開發(fā)分支,并用Issue的方式來實現(xiàn)。開發(fā)者A在Fo....


圖4合成Fork摘要的框架

圖4合成Fork摘要的框架

Fork由Commit的多個區(qū)段組成,Fork摘要也由多個Commit摘要組成。因此,我們分析得到的是Commit摘要集,將其集成到最終的Fork摘要中[27]。生成Fork摘要的框架如圖4所示。首先,收集Fork中的所有Commit摘要進行統(tǒng)計分析,得到feature,bug和....


圖5Fork摘要準確度測試

圖5Fork摘要準確度測試

通過收集實際測試數(shù)據(jù)ConAcc,ConInt和StaFlu,可以計算出FeaPre和Max_num_commit。然后,對于每組數(shù)據(jù),通過30組實驗得到最終的Acc_rate,如圖5所示?梢钥闯,A組Fork摘要的準確率最低為0.383,最高為0.908,平均準確率為0.6....



本文編號:3992767

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