面向Issue跟踪系统的变更请求报告关闭可能性预测

• 作者: 尹春林 张璇 李彤 熊文军 王旭
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 变更请求报告 软件需求 缺陷报告 报告优先级
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 2016年全国软件与应用学术会议
• 页码范围: 146-155
• 页数: 10页
• 分类号: TP311
• 字数: 11199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.11.022

摘要

在Issue跟踪系统中存在大量长期未关闭的变更请求报告,增加了开发者不断点击和阅读这些报告的可能性,严重影响了软件需求管理任务的实施和用户的反馈体验.准确和及时地预测这些报告关闭的可能性或重要性可以提高软件维护任务的质量.定义若干衡量变更请求报告特征的指标,选择在训练数据集上预测效果最佳的指标构建Logistic回归预测模型.使用提出的方法对20个SourceForge项目构成的测试数据集进行实验,得到平均查全率为94％和平均伪正率为14％的结果.实验结果表明,提出的方法能在测试数据集上取得很好的预测性能;关闭状态的变更请求报告所占的百分比或数量大小并不影响模型的性能;变更请求报告具有的某些特征可用于预测其在下一版本中得到关闭的可能性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彤	云南大学软件学院	151	861	14.0	22.0
3	张璇	云南大学软件学院	37	266	8.0	15.0
7	王旭	云南大学经济学院	30	153	7.0	11.0
8	尹春林	云南大学软件学院	4	5	2.0	2.0
11	熊文军	云南大学软件学院	2	3	1.0	1.0