基于特征提取的開源社區(qū)Fork摘要自動生成方法
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【部分圖文】:
圖3Fork摘要自動生成方法的框架
Fork摘要自動生成方法的框架如圖3所示。首先,從Github的項目歷史數(shù)據(jù)中獲取帶有功能標(biāo)簽的Issue數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練分類器模型。然后,當(dāng)有新的Commit輸入時,提取Commit數(shù)據(jù)并將其分為兩部分使用。將一部分?jǐn)?shù)據(jù)放入分類器模型進行預(yù)測,得到Commit特征;用另一部分?jǐn)?shù)據(jù)....
圖2Fork中Commit和upstream的歷史記錄
Fork和Commit的關(guān)系如圖2所示,其中節(jié)點是Commit,邊是Commit與父類的關(guān)系,合并的Commit有多個父類關(guān)系,虛線代表未來計劃。以圖2為例進行說明:有一個項目的維護者計劃從當(dāng)前的Fork點開啟一段包含4個功能的開發(fā)分支,并用Issue的方式來實現(xiàn)。開發(fā)者A在Fo....
圖4合成Fork摘要的框架
Fork由Commit的多個區(qū)段組成,Fork摘要也由多個Commit摘要組成。因此,我們分析得到的是Commit摘要集,將其集成到最終的Fork摘要中[27]。生成Fork摘要的框架如圖4所示。首先,收集Fork中的所有Commit摘要進行統(tǒng)計分析,得到feature,bug和....
圖5Fork摘要準(zhǔn)確度測試
通過收集實際測試數(shù)據(jù)ConAcc,ConInt和StaFlu,可以計算出FeaPre和Max_num_commit。然后,對于每組數(shù)據(jù),通過30組實驗得到最終的Acc_rate,如圖5所示。可以看出,A組Fork摘要的準(zhǔn)確率最低為0.383,最高為0.908,平均準(zhǔn)確率為0.6....
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