面向架构违规的代码审查者推荐：一项探索性研究

代码审查是软件开发中的常见实践，通常在代码变更合并入代码仓库之前进行。已有许多自动推荐合适审查者的方法被提出，以将此类代码变更匹配给相关审查者。然而，这类方法是通用的，即它们不关注代码审查中特定类型的问题。在本文中，我们提出一种聚焦于架构违规（代码审查中识别出的最关键问题类型之一）的方法。具体而言，我们旨在基于代码变更的审查记录，自动推荐可能有资格审查架构违规的代码审查者。为此，我们选取了三种常见的相似度检测方法，用以度量代码提交的文件路径相似度与审查评论的语义相似度。我们通过以分离及组合方式将这些相似度检测方法与该基线审查者推荐方法RevFinder进行评估和比较，开展了一系列寻找合适审查者的实验。结果表明，常见的相似度检测方法能取得可接受的性能分数，并优于RevFinder。用于推荐代码审查者的采样技术会影响审查者推荐方法的性能。我们还讨论了我们的发现对研究人员与从业者的潜在启示。