成本驱动的bug自动分配

发布时间：2017-12-29 19:30

  本文关键词：成本驱动的bug自动分配　出处：《武汉大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： bug分配 时间成本 投资组合模型

【摘要】：bug分配即将提交而至的bug分配给对应的修复人员,是bug管理系统的重要功能。当前bug分配主要通过人工完成。软件的高复杂性和分配者对分配bug所需信息的匮乏使得bug分配成为了一项费时费力、效果不佳的困难任务。人们总是希望能够找到合理的bug分配策略以尽快处理提交到平台上的bug,在优化分配结果的同时降低分配过程中的人力成本。通过调研,本文发现bug的解决时间是评价分配策略和结果的重要标准。而现有分配方法仅将优化重点放在分配准确率上,导致时间成本很高的bug分配方案的产生,进而严重减慢bug的解决进程。在某些实际应用中,传统上仅考虑分配准确率的方法甚至是不可行的。因此,为了避免具有高时间成本的分配结果,本文在准确率的基础上引入了时间成本,尝试在不影响整体分配准确率的前提下尽可能缩短bug的解决时间。同时为了有效地平衡准确率和时间成本对分配结果的影响,本文采用了经济领域的投资组合模型来确定不同分配结果的权重进而产生最终分配方案,并提出一个可以为不同的时间需求生成不同分配结果的分配策略。本文提出的成本驱动的bug自动分配框架的工作流程如下。首先bug报告在预处理后被转为词袋,通过使用词袋中的词汇信息将bug报告表示为词频向量和主题概率向量;在接下来的线下恶习阶段,框架通过在验证集上的分配实验获取分配准确率最高时两个向量之间的权重,使用该权重将以上两个向量结合为一个向量来表示bug报告的内容。这些文本表示向量之间的距离为bug报告之间的相似度,即bug分配的准确率;线上分配阶段使用了投资组合模型。该模型通过改变超参数的取值来产生对预估收益和投资风险有不同偏重的投资方案,其模型中的收益和风险分别对应着本问题中的分配准确率和时间成本,超参数则对应着本问题中时间成本的重要性。最终模型将线下学习阶段得到的准确率向量和时间成本向量作为输入来产生最终的分配结果。本文的实验设计通过对数据集的统计分析验证了将时间成本作为优化目标的必要性。通过改变投资组合模型的超参数,实验结果显示我们提山的模型可以根据不同的权值产生对准确率和时间成本有着不同偏重的分配结果。在与相关方法Costriage的对比中,实验结果显示本模型在相同准确率的前提下,可以产生时间成本更低的分配方案。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.52;TP311.13

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本文编号：1351578