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面向Issue跟踪系统的变更请求报告分析及预测的研究

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

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