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| 1 | A survey on bug-report analysis显示文摘Bug reports are essential software artifacts that describe software bugs, especially in open-source software. Lately, due to the availability of a large number of bug reports, a considerable amount of research has been carried out on bug-report analysis, such as automatically checking duplication of bug reports and localizing bugs based on bug reports. To review the work on bug-report analysis, this paper presents an exhaustive survey on the existing work on bug-report analysis. In particular, this paper first presents some background for bug reports and gives a small empirical study on the bug reports on Bugzilla to motivate the necessity for work on bug-report analysis. Then this paper summaries the existing work on bug-report analysis and points out some possible problems in working with bug-report analysis. | ZHANG Jie WANG XiaoYin HAO Dan XIE Bing ZHANG Lu MEI Hong | 2015 | Science China(Information Sciences)2015，58，2： | 6 |
| 2 | 基于大数据的开源项目 缺陷报告智能预检技术显示文摘缺陷报告预检目标在于确定优先级和修复措施,是保障软件可信的关键环节。然而,在日益普及的开源项目中,由于缺陷数量众多、缺乏组织管理等特性,人工预检难以及时完成,迫切需要基于大数据的自动化、智能化预检技术。结合工业界、学术界对缺陷报告预检的认知,提出了一种智能化缺陷报告预检技术框架,全面系统地归纳了缺陷报告预检中存在的3个关键任务:缺陷优先级分类、缺陷分派、缺陷再分派,并结合开源项目的特点提出了相关技术。实验结果初步验证了上述技术的合理性和有效性。 | 席圣渠 徐锋 陈鑫 李宣东 | 2021 | 大数据2021，7，1： | 0 |
| 3 | 结合深度学习的缺陷报告优先级分类显示文摘在众包测试中,测试工人帮助软件管理者执行测试并提交测试报告。在这个过程中,软件管理者需要人工审查和评估提交的测试报告。许多测试工人试图快速完成工作来最大化利润,因此提交的缺陷报告质量不高。为了提高测试工人提交缺陷报告的质量同时合理评估测试工人的工作,研究基于众包测试平台绩效考核方法,取得一定的研究成果。为了分类测试工人提交的缺陷报告的优先级,文章提出基于深度学习的缺陷报告优先级分类模型,设计了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,Bi-LSTM)结合的文本分类模型,并且在大规模的开源项目Eclipse缺陷库上进行实验,取得了不错的效果。 | 朱敏 潘雨欢 | 2023 | 信息与电脑2023，35，21： | 0 |
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