如今大型開源軟件項(xiàng)目如Tomcat、Eclipse和AspectJ等都配置了功能強(qiáng)大的缺陷跟蹤系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠使世界各地的開發(fā)人員共同協(xié)作來(lái)修復(fù)某一軟件缺陷,然而缺陷跟蹤系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中每天都會(huì)接收到大量的缺陷報(bào)告,倘若完全采用人工的方式,將缺陷報(bào)告分派給某個(gè)開發(fā)者,然后該開發(fā)者手動(dòng)查找相應(yīng)的源代碼文件進(jìn)行缺陷修復(fù),這一流程將會(huì)耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間。因此,如何能讓缺陷報(bào)告實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分派以及自動(dòng)定位到缺陷文件是一項(xiàng)非常具有意義且充滿挑戰(zhàn)的任務(wù),這對(duì)于改善大型開源軟件項(xiàng)目的維護(hù)流程至關(guān)重要。目前,相關(guān)研究人員根據(jù)缺陷報(bào)告和源文件的特點(diǎn)提出了很多不同的缺陷分派以及缺陷定位方法,但是這些方法并沒(méi)有考慮到不同開發(fā)者之間的協(xié)作關(guān)系、個(gè)人的能力水平和業(yè)界影響力,并且忽略了缺陷報(bào)告本身的深層語(yǔ)義信息。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了一種基于開發(fā)者社交網(wǎng)絡(luò)的缺陷報(bào)告分派方法和基于排序?qū)W習(xí)的缺陷定位方法,主要工作如下:首先,提取缺陷跟蹤系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)信息,借助該信息,根據(jù)開發(fā)者對(duì)同一缺陷的評(píng)論關(guān)系建立一個(gè)關(guān)于開發(fā)者的社交網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)一定的算法將網(wǎng)絡(luò)中具有相同修復(fù)經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員劃分到一個(gè)社區(qū),然后,根據(jù)開發(fā)者的歷... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Eclipse的一個(gè)缺陷報(bào)告

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文合層形成了統(tǒng)一特征表示并輸出到全連接層。而且，基于給定缺陷報(bào)告僅與少量源代碼文件有關(guān)的不平衡特性，作者提出了一個(gè)不平等錯(cuò)誤分類（unequalmisclassfication）的代價(jià)函數(shù)作為隨機(jī)梯度下降的目標(biāo)函數(shù)。該模型預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，基于 CNN 的方法要優(yōu)于絕大部分基于信息檢索的缺陷定位模型如 BugLocator 和BLUiR。Huo 等人[28]之后又對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn)，提出了 LS-CNN（Long Short-termmemory based on Convolutional Neural Network）模型，該模型引入的 LSTM 進(jìn)一步挖掘了源代碼執(zhí)行的順序特性并解決了源代碼聲明（statements）之間的長(zhǎng)期依賴（long-term dependency）問(wèn)題，雖然論文模型的改動(dòng)僅僅是將第二層的卷積池化層改為了標(biāo)準(zhǔn)的 LSTM 和池化層，但其預(yù)測(cè)效果卻要好于 NP-CNN 模型。1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排本課題分為兩個(gè)部分，首先，將缺陷報(bào)告自動(dòng)分派給擅長(zhǎng)該領(lǐng)域的開發(fā)者修復(fù)，其次，根據(jù)所接收到的缺陷報(bào)告自動(dòng)定位到相應(yīng)的缺陷代碼文件。課題的總體流程如圖 1-2 所示。

圖 2-1 缺陷報(bào)告示例表 2-1 缺陷報(bào)告分派數(shù)據(jù)集格式字段 含義BugID 缺陷報(bào)告編號(hào)Summary 缺陷摘要（缺陷描述的匯總信息）Description 缺陷描述Report Time 缺陷報(bào)告時(shí)間Reporter 缺陷問(wèn)題的報(bào)告人Product 缺陷所屬產(chǎn)品Status 缺陷解決狀態(tài)Comment 缺陷評(píng)論者Assigned To 缺陷修復(fù)者Fix Time 缺陷修復(fù)時(shí)間Fix Commit 缺陷報(bào)告版本提交號(hào)（唯一標(biāo)識(shí)）


本文編號(hào)：3522666