基于开发者多元特征的软件缺陷自动分派方法

软件缺陷修复是软件生命过程中一个不可忽视的问题，如何高效地进行软件缺陷的自动分派是一个十分重要的研究方向。目前已有的研究方法多侧重于缺陷报告的文本内容或开发者抛掷网络中的浅层信息，而忽视了开发者抛掷网络中的高层次拓扑信息。为此，提出了一个基于开发者多元特征的软件缺陷自动分派模型MFD-GCN。该模型充分考虑开发者抛掷网络中的高层拓扑特征，并运用图卷积网络强大的网络特征提取能力，充分挖掘出代表开发者深层合作关系和修复偏好性的多元特征，并与缺陷报告文本特征一起训练分类器。模型在两个大型开源软件项目Eclipse和Mozilla上进行实验，实验结果表明，相比近年来提出的主流分派方法，MFD-GCN模型在推荐前K个开发者时均取得了较好的推荐结果，其中，在Eclipse项目上Top-1推荐准确率达到了69.8%,在Mozilla项目上达到了59.7%。