CORRECT：基于跨项目与技术经验的GitHub代码审查者推荐
软件工程
2018-07-10 v1
摘要
同行代码审查在软件开发早期阶段发现常见编码规范违规和简单逻辑错误，从而降低成本。然而在GitHub中，鉴于用于审查者识别的可靠信息往往不易获取，为拉取请求确定合适的代码审查者是一项非平凡任务。本文提出一种代码审查者推荐技术，它不仅考虑相关的跨项目工作历史（如外部库经验），还考虑开发者在与拉取请求相关的特定专业技术上的经验，以判定其作为潜在代码审查者的专长。我们首先通过对10个商业项目及与之相关的10个外部库进行的探索性研究来论证本技术的动机。使用来自10个商业项目和6个开源项目的17,115个拉取请求进行的实验表明，我们的技术在代码审查者推荐中提供了85%–92%的推荐准确率、约86%的精确率和79%–81%的召回率，极具前景。与最先进技术的比较也验证了实证发现及我们推荐技术的优越性。
引用
@article{arxiv.1807.02965,
title = {CORRECT: Code Reviewer Recommendation in GitHub Based on Cross-Project and Technology Experience},
author = {Mohammad Masudur Rahman and Chanchal K. Roy and Jason A. Collins},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.02965},
year = {2018}
}
备注
The 38th International Conference on Software Engineering (Companion volume) (ICSE 2016), pp. 222--231, Austin Texas, USA, May 2016