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J-GLOBAL ID:201702284265183365   整理番号:17A0450039

プル型開発におけるより正確なcommenterレコメンデーションのためのこのプル要求解析特性に関するコメント【Powered by NICT】

Who should comment on this pull request? Analyzing attributes for more accurate commenter recommendation in pull-based development
著者 (5件):
資料名:
巻: 84  ページ: 48-62  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0445B  ISSN: 0950-5849  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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文脈プル型ソフトウェア開発は,開発者は寄与をする柔軟かつ効率的に役立つ。Commentersはコード変化を議論した自由と提案を提供した。コアメンバーはプル要求の意思決定を行う。両commentersと芯材は,プル要求の評価における評価者である。いくつかのポピュラーなプロジェクトは多くのプル要求を受けるので,commentersは時間における新しいプル要求を注目し,適切なプル要求を無視してもない可能性がある。【目的】著者らの目的は,commenter予測の精度と想起に影響する属性を解析し,commenter推薦アプローチを構築するために適切な属性を選択することである。【方法】からGitHubにおける8種類の一般的なプロジェクト19,543プル要求を収集し,206,664のコメントと4817commenters。異なる属性に基づくアプローチ,活性,テキスト類似性,ファイル類似性と社会的関係を構築した。も複合材料アプローチ,時間ベーステキスト類似性,時間ベースファイル類似性と時間ベースの社会的関係を構築した。時間ベースの社会的関係アプローチはYuらにより提案された最先端のアプローチである。は異なるアプローチの適合率と再現率を比較した。【結果】 8プロジェクトのための,活性に基づくアプローチは0.276,0.386,0.389,0.516,0.322,0.572,0.428,0.402のtop3精度を達成し,0.475,0.593,0.613,0.66,0.644,0.791,0.714,0.65のtop3想起,実質的な余裕によるテキスト類似性,ファイル類似性または社会的関係に基づくアプローチよりも性能が優れているを達成することを見出した。さらに,活性に基づくアプローチは,複合材料アプローチよりも良好な適合率と再現率を達成した。最新のアプローチと比較して,能動性ベースのアプローチは178.788%,30.41%,25.08%,41.76%,49.07%,32.71%,25.15%,78.67%top3精度を改善し,196.875%,36.32%,29.05%,46.02%,43.43%,27.79%,25.483%,8プロジェクトのための79.06%top3想起を改善する。【結論】は活性度はcommenter予測における最も重要な属性である。活性ベースのアプローチは,コードレビューにおけるcommenter勧告を改善するために利用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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計算機システム開発 
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