摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第一章 绪论 | 第7-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第7-10页 |
1.2 研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 单个需求变更 | 第10-12页 |
1.2.2 关联需求的追踪关系 | 第12页 |
1.2.3 相关工作 | 第12-14页 |
1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
1.4 本文的创新点 | 第15-16页 |
1.5 论文的组织结构 | 第16-17页 |
第二章 相关研究基础 | 第17-19页 |
2.1 ISSUE跟踪系统 | 第17页 |
2.2 PAGERANK算法 | 第17-19页 |
第三章 变更请求报告关闭可能性预测 | 第19-24页 |
3.1 定义预测指标 | 第19-22页 |
3.2 预测方法和预测指标选择 | 第22-23页 |
3.3 预测模型性能综合评价指标 | 第23-24页 |
第四章 变更请求报告重要性分析 | 第24-31页 |
4.1 关联关系的确定 | 第24-26页 |
4.2 关联图定义 | 第26页 |
4.3 变更请求关联网络度量指标 | 第26-29页 |
4.3.1 局部度量指标 | 第27页 |
4.3.2 全局度量指标 | 第27-28页 |
4.3.3 随机游走指标 | 第28-29页 |
4.4 关联网络图中变更请求重要节点排序 | 第29-31页 |
第五章 案例分析 | 第31-46页 |
5.1 变更请求关闭可能预测 | 第31-39页 |
5.1.1 SourceForge实验数据集划分 | 第31-33页 |
5.1.2 在SourceForge上选择预测指标与构建模型 | 第33-36页 |
5.1.3 在SourceForge上的实验结果 | 第36-38页 |
5.1.4 在JIRA上的实验结果 | 第38-39页 |
5.2 关联网络图中变更请求重要节点排序 | 第39-42页 |
5.2.1 实验数据预处理 | 第40-41页 |
5.2.2 变更请求报告节点重要性排序 | 第41-42页 |
5.3 实验结果对比 | 第42-46页 |
第六章 总结与展望 | 第46-50页 |
6.1 工作总结 | 第46-49页 |
6.2 未来工作展望 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-55页 |
攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第55-56页 |
致谢 | 第56页 |