软件学报

作者：胡渊喆，王俊杰，李守斌，胡军，王青

单位：胡渊喆，中国科学院 软件研究所 互联网软件技术实验室, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004911,王俊杰，中国科学院 软件研究所 互联网软件技术实验室, 北京 10019002,李守斌，中国科学院 软件研究所 互联网软件技术实验室, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004903,胡军，中国科学院 软件研究所 互联网软件技术实验室, 北京 10019004,王青，中国科学院 软件研究所 互联网软件技术实验室, 北京 100190;计算机科学国家重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004905

关键词：代码评审;响应时间约束;多目标优化

基金：国家重点研发计划（2018YFB1403400）

同行代码评审，即对提交代码进行人工评审，是减少软件缺陷和提高软件质量的有效手段，已被Github等开源社区以及很多软件开发组织广泛采用.在GitHub社区，代码评审是其pull-based软件开发模型的重要组成部分.开源项目往往存在成百上千个候选评审人员，为评审工作推荐合适的评审人员是一项很有价值且挑战性的工作.基于真实开源项目的数据分析发现，评审响应时间过长是普遍存在的问题，这会延长评审周期、降低参与人员积极性，而已有的代码评审人推荐工作均没有考虑响应时间这个因素.因此，提出了响应时间约束的代码评审人推荐问题，即推荐的评审人能否在约定时间内进行评审；进而提出了基于多目标优化的代码评审人推荐方法（MOC2R），该方法通过最大化代码评审人经验、最大化在约定时间内的响应概率、最大化人员最近时间内的活跃性这3个目标，使用多目标优化算法来推荐代码评审人员.基于6个开源项目的数据进行实验，结果表明，在不同时间窗约束下（2h、4h、8h），Top-1准确率为41.7%~61.5%，Top-5准确率为66.5%~77.7%，显著优于两条常用且业内领先的基线方法，且3个目标均对人员推荐有贡献，其中，约定时间内的响应概率目标对于人员推荐的贡献最大.该方法能够进一步提升代码评审效率，提高开源社区的活跃性.

来源：2021年第11期

《软件学报》期刊编辑部

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