| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-24页 |
| 1.1.1 开源社区的演变 | 第15-17页 |
| 1.1.2 分布式协同开发模型 | 第17-20页 |
| 1.1.3 社会化开发模型 | 第20-22页 |
| 1.1.4 基于众包的任务处理模式 | 第22-24页 |
| 1.2 挑战与机遇 | 第24-27页 |
| 1.3 研究现状 | 第27-31页 |
| 1.3.1 群体协同效率研究 | 第27-29页 |
| 1.3.2 软件开发质量研究 | 第29-31页 |
| 1.4 研究内容与贡献 | 第31-33页 |
| 1.5 论文结构 | 第33-36页 |
| 第二章 基于Pull-Request的贡献汇聚机理分析 | 第36-54页 |
| 2.1 引言 | 第36-39页 |
| 2.1.1 研究背景 | 第36页 |
| 2.1.2 面临挑战 | 第36-37页 |
| 2.1.3 相关工作 | 第37-38页 |
| 2.1.4 研究问题 | 第38-39页 |
| 2.2 实验设计 | 第39-47页 |
| 2.2.1 实验数据 | 第39-40页 |
| 2.2.2 量化度量方法 | 第40-46页 |
| 2.2.3 分析方法 | 第46-47页 |
| 2.3 实验结果 | 第47-52页 |
| 2.3.1 贡献汇聚的处理结果分析 | 第47-50页 |
| 2.3.2 贡献汇聚的延迟分析 | 第50-52页 |
| 2.4 总结与讨论 | 第52-54页 |
| 第三章 持续集成下的软件开发效率与质量分析 | 第54-74页 |
| 3.1 引言 | 第54-56页 |
| 3.1.1 研究背景 | 第54页 |
| 3.1.2 持续集成原理 | 第54-55页 |
| 3.1.3 相关工作 | 第55-56页 |
| 3.1.4 研究问题 | 第56页 |
| 3.2 实验设计 | 第56-65页 |
| 3.2.1 实验数据 | 第56-58页 |
| 3.2.2 量化度量方法 | 第58-63页 |
| 3.2.3 分析方法 | 第63-65页 |
| 3.3 实验结果 | 第65-71页 |
| 3.3.1 软件开发效率 | 第65-68页 |
| 3.3.2 软件开发质量 | 第68-71页 |
| 3.4 总结与讨论 | 第71-74页 |
| 第四章 大众贡献的初始质量与发布质量分析 | 第74-102页 |
| 4.1 引言 | 第74-79页 |
| 4.1.1 研究背景 | 第74-75页 |
| 4.1.2 持续集成驱动下的贡献质量评估方法 | 第75-77页 |
| 4.1.3 相关工作 | 第77-78页 |
| 4.1.4 研究问题 | 第78-79页 |
| 4.2 实验设计 | 第79-86页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第79-80页 |
| 4.2.2 量化度量方法 | 第80-82页 |
| 4.2.3 初始质量度量 | 第82-83页 |
| 4.2.4 发布质量度量 | 第83-85页 |
| 4.2.5 分析方法 | 第85-86页 |
| 4.3 实验结果 | 第86-94页 |
| 4.3.1 缺陷集中程度分析 | 第86-88页 |
| 4.3.2 大众贡献的发布质量与初始质量分析 | 第88-92页 |
| 4.3.3 大众贡献的初始质量分析 | 第92-94页 |
| 4.4 案例分析 | 第94-98页 |
| 4.4.1 持续集成典型错误分析 | 第94-96页 |
| 4.4.2 贡献合并后的缺陷分析 | 第96-98页 |
| 4.5 效度分析 | 第98-100页 |
| 4.6 总结与讨论 | 第100-102页 |
| 第五章 面向众包模式的审阅人推荐方法 | 第102-126页 |
| 5.1 引言 | 第102-106页 |
| 5.1.1 研究背景 | 第102-104页 |
| 5.1.2 相关工作 | 第104-105页 |
| 5.1.3 研究问题 | 第105-106页 |
| 5.2 传统推荐方法扩展 | 第106-108页 |
| 5.2.1 PR文本的向量空间模型 | 第106-107页 |
| 5.2.2 基于支持向量机的推荐方法 | 第107页 |
| 5.2.3 基于信息检索的推荐方法 | 第107-108页 |
| 5.2.4 基于文件位置的推荐方法 | 第108页 |
| 5.3 基于社交关系的审阅人推荐方法 | 第108-114页 |
| 5.3.1 评论网络构建方法 | 第109-111页 |
| 5.3.2 基于评论网络的独立推荐算法 | 第111-114页 |
| 5.3.3 混合推荐方法 | 第114页 |
| 5.4 实验设计 | 第114-116页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第114-116页 |
| 5.4.2 评价标准 | 第116页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第116-120页 |
| 5.5.1 独立推荐方法的性能评价 | 第116-117页 |
| 5.5.2 混合推荐方法的性能评价 | 第117-118页 |
| 5.5.3 多重对比检验 | 第118-119页 |
| 5.5.4 实验总结 | 第119-120页 |
| 5.6 案例分析 | 第120-124页 |
| 5.7 效度分析 | 第124-125页 |
| 5.8 总结与讨论 | 第125-126页 |
| 第六章 总结与展望 | 第126-130页 |
| 6.1 全文总结 | 第126-128页 |
| 6.2 研究展望 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-148页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第148-152页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第152页 |