数据驱动的开源软件缺陷管理研究--聚文网

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内容简介

为保障软件供应链安全和抢占全球创新制高点，一些国家政府和大型企业大力扶持开源软件。开源软件由于在开发时间、空间、人员和项目管理上的诸多特点而大大增加了开发的复杂性，进而使得开源软件质量具有不确定性。针对这一问题，本书首次聚焦于开源项目资源库挖掘这一主题，展示如何利用大数据驱动方法支持开源软件缺陷管理。本书的内容包括开源软件项目缺陷预测、开源软件项目缺陷分配和开源软件项目缺陷定位。在缺陷预测方面，针对软件缺陷数据的非均衡性、多模态性、稀缺性和时间序列特性开展研究。在缺陷分配方面，针对开源软件缺陷解决过程中的开发人员参与情况和开发人员专长开展研究。在缺陷定位方面，针对开源软件缺陷修改牵涉面大而变更零散的特点开展研究。

本书的适读对象为大专院校软件工程和信息系统专业的高年级本科生与研究生，以及与软件开发、软件项目管理相关的业界人士。

第1章开源软件缺陷管理 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 2
1.3 研究综述 3
1.4 内容结构 7
参考文献 9
第2章开源软件项目缺陷预测 11
2.1 问题描述 11
2.2 基于统计抽样的软件缺陷预测 12
2.3 基于特征过滤的软件缺陷预测 23
2.4 基于深度迁移学习的跨项目软件缺陷预测 34
2.5 基于多模态时间序列的软件缺陷数量分类研究 46
2.6 本章小结 54
参考文献 55
第3章开源软件项目缺陷分配 58
3.1 基于缺陷相似度和开发者排名的开源软件缺陷分配方法 58
3.2 基于主题模型的开源软件缺陷分配方法 69
3.3 基于主题建模和异构网络分析的开源软件缺陷分配方法 77
3.4 本章小结 87
参考文献 88
……

数据驱动的开源软件缺陷管理研究

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