[发明专利]一种基于版本提交信息的软件缺陷自动分派方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于版本提交信息的软件缺陷自动分派方法，包括以下步骤：步骤1：提取commit信息和bug信息，并建立commit信息模型和bug信息模型；步骤2：bug信息模型基于LDA模型进行计算，得到bug‑topic列表；步骤3：对commit信息模型和bug信息模型进行相似度匹配，得出bug‑fixer列表；步骤4：将bug‑topic列表与bug‑fixer列表相互映射，得到fixer‑topic列表；步骤5：任意一种bug信息对应的bug‑topic列表通过fixer‑topic列表进行分派比对，匹配出合适的软件缺陷修复者。此方法解决了源码文件定位准确率低和修复者工作量巨大的问题，充分挖掘commit库中有价值的信息，精准定位源码文件及其开发者，有效的提高了缺陷分派的准确度，实现了软件缺陷的自动分派，减小了修复者的工作量。

技术领域

本发明涉及软件仓库挖掘中的软件缺陷管理技术领域，具体涉及一种基于版本提交信息的软件缺陷自动分派方法及系统。

背景技术

随着软件行业的发展，开源软件的规模和复杂性也在不断地增加，因此会有更多的缺陷不断产生。由于缺陷数量的不断增大，如果开发人员对其修复不及时，这将会给用户对软件的使用带来更多的不便。大规模缺陷的及时修复成为软件工程研究与实践的一大难题，这也给软件的维护增加了挑战性，严重影响了软件的可靠性和可用性。软件维护需要投入较高的成本和精力。在开源软件的早期，由于项目规模和复杂度较小，整个项目会产生较少的缺陷，人工地将缺陷分配给开发者进行修复完全是可以的。但是，对于现阶段的开源软件项目，缺陷数量大幅度增加，缺陷分配的任务量繁重，缺陷分配的任务大大超过了一个人所承受的工作量。

在版本控制工具仓库的commit库可以比较好的反映出开发人员的各种信息，而现在大部分技术都使用相关源码文件来提取相关开发者和分析开发者经验，没有充分挖掘commit库中有价值的信息。

原有的软件缺陷分派技术，即从缺陷的文本内容中抽取关键字和开发者信息，并通过信息检索技术得出开发者在源码文件中对这些关键字的贡献率，进而得出最佳的缺陷修复者。但此类方法在定位源码文件时，准确率往往不是很理想。

由于目前得主流缺陷分派方法是推荐与bug相关的源码文件，然后创建bug与源码文件开发者的对应关系，但这种方式没有考虑源码文件中大量的干扰信息且源码文件定位准确率不高，从而降低源码文件推荐的精度，找出了开发者不熟悉的源码文件，加大了修复者的工作量。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于版本提交信息的软件缺陷自动分派方法及系统。此系统和方法旨在解决源码文件定位准确率低和修复者工作量巨大的问题，充分挖掘commit库中有价值的信息，精准定位源码文件及其开发者，有效的提高缺陷分派的准确度，实现软件缺陷的自动分派，减小修复者的工作量。

为达到上述目的，本发明提供了一种基于版本提交信息的软件缺陷自动分派方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：从版本控制工具仓库中提取版本提交信息(commit信息)，从软件缺陷仓库(软件bug仓库)中提取缺陷信息(bug信息)，并分别建立commit信息模型和bug信息模型；

步骤2：bug信息模型基于文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA模型)进行计算，得到bug信息模型的缺陷主题(bug-topic)列表；

步骤3：对commit信息模型和bug信息模型进行相似度匹配，得出与bug信息模型对应的缺陷关系(bug-fixer)列表；

步骤4：将bug-topic列表与bug-fixer列表相互映射，得到bug信息模型的关系主题(fixer-topic)列表；

步骤5：bug信息模型中的任意一种bug信息对应的bug-topic列表通过fixer-topic列表进行分派比对，匹配出合适的软件缺陷修复者。