摘要: 首先, 针对目前现有技术无法自动抽取软件仓库、 标记数据、 构建质量分析模型和分析软件质量的问题, 提出一个针对Python项目的即时软件质量分析框架GIF. 其次, 基于GIF抽取并标注GitHub上最受欢迎的前10个Python项目, 使用3个经典分类器(逻辑回归, 朴素Bayes和随机森林)在AUC和F1值评价指标上进行实验验证. 实验结果表明, GIF框架可即时、 有效地识别Python项目中的软件缺陷, 是一个方便使用的即时软件质量分析框架.
中图分类号:
黄纬, 黄晓华, 张源, 陈翔, 钱柱中. 基于Git日志的即时软件质量分析框架[J]. 吉林大学学报(理学版), 2022, 60(1): 135-0142.
HUANG Wei, HUANG Xiaohua, ZHANG Yuan, CHEN Xiang, QIAN Zhuzhong. Framework of Just-in-Time Software Quality Analysis Based on Git Log[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2022, 60(1): 135-0142.