数据感知的Bug报告自动分派框架
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略字表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 Bug报告自动分派现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 Bug报告自动分派的不足 | 第15页 |
| 1.3 本文主要研究的工作 | 第15-18页 |
| 1.4 本文主要贡献 | 第18页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 数据感知的Bug报告自动分派框架DBug | 第19-41页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 Bug报告自动分派技术研究现状 | 第19-30页 |
| 2.2.1 数据预处理相关技术研究现状 | 第19-23页 |
| 2.2.2 数字化表示相关技术研究现状 | 第23-27页 |
| 2.2.3 自动分类算法相关技术研究现状 | 第27-30页 |
| 2.3 多种类型的Bug报告 | 第30-34页 |
| 2.3.1 Eclipse的Bug仓库 | 第31-32页 |
| 2.3.2 百度输入法的众测报告 | 第32-33页 |
| 2.3.3 慕测平台的微信报告 | 第33-34页 |
| 2.4 系统总体设计与模块设计 | 第34-40页 |
| 2.4.1 数据预处理 | 第35-37页 |
| 2.4.2 数字化表示方法 | 第37-39页 |
| 2.4.3 自动分类算法 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 Bug报告自动分派实验 | 第41-59页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 实验环境说明 | 第41页 |
| 3.3 实验数据准备 | 第41-44页 |
| 3.4 实验策略 | 第44-45页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第45-57页 |
| 3.5.1 特征选择结果 | 第46-49页 |
| 3.5.2 向量空间模型和主题空间模型的结合结果 | 第49-52页 |
| 3.5.3 分类算法结果 | 第52-53页 |
| 3.5.4 各个数据集最佳分类模型 | 第53-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 Mubug系统介绍 | 第59-64页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 Mubug系统背景 | 第59-60页 |
| 4.3 Mubug系统概览 | 第60-62页 |
| 4.4 Mubug系统设计与实现 | 第62-63页 |
| 4.4.1 Mubug系统框架 | 第62-63页 |
| 4.4.2 Mubug系统实现 | 第63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 进一步工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间成果列表 | 第73-75页 |
