面向大型开源社区的缺陷数据分析与研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 大型开源社区缺陷记录研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 缺陷标签自动生成研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 缺陷代码改动影响分析研究现状 | 第10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 背景知识 | 第13-16页 |
| 2.1 标签自动生成 | 第13-14页 |
| 2.2 代码改动分析可视化 | 第14-16页 |
| 3 缺陷记录标签自动生成系统HybridTag | 第16-33页 |
| 3.1 缺陷记录标签自动生成的挑战 | 第16页 |
| 3.2 缺陷记录标签自动生成的方法 | 第16-25页 |
| 3.2.1 方法概要 | 第16-18页 |
| 3.2.2 标签数据元模型 | 第18页 |
| 3.2.3 基于语法成分的文本抽取模块 | 第18-20页 |
| 3.2.4 基于协同过滤的标签推荐模块 | 第20-23页 |
| 3.2.5 检索驱动的标签系统 | 第23-25页 |
| 3.3 实验设计 | 第25-28页 |
| 3.3.1 研究问题 | 第25页 |
| 3.3.2 软件库选择 | 第25-26页 |
| 3.3.3 数据筛选 | 第26页 |
| 3.3.4 实验组设计 | 第26-27页 |
| 3.3.5 度量标准 | 第27页 |
| 3.3.6 系统参数选值 | 第27-28页 |
| 3.4 实验结果 | 第28-33页 |
| 3.4.1 检索效率比较(RQ1) | 第28-29页 |
| 3.4.2 检索效果比较(RQ2) | 第29-31页 |
| 3.4.3 分析与讨论 | 第31-33页 |
| 4 缺陷修复影响力分析方法MultiViewer | 第33-49页 |
| 4.1 缺陷修复代码改动分析的动机 | 第33-34页 |
| 4.2 代码改动分析的方法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 代码改动分析的度量指标 | 第34-37页 |
| 4.2.2 度量信息可视化 | 第37-38页 |
| 4.3 实验设计 | 第38-41页 |
| 4.3.1 研究问题 | 第38-39页 |
| 4.3.2 软件仓库选择 | 第39-40页 |
| 4.3.3 演化历史抽取 | 第40页 |
| 4.3.4 划分作者类型 | 第40页 |
| 4.3.5 划分代码提交类型 | 第40-41页 |
| 4.3.6 项目的流行度 | 第41页 |
| 4.4 实验结果 | 第41-49页 |
| 4.4.1 用户类型 | 第41-45页 |
| 4.4.2 代码提交类型 | 第45-49页 |
| 5 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
