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面向开源软件缺陷的开发人员推荐方法

软件缺陷的修复任务是常见的软件开发活动，也是维护软件质量的保障。GitHub 作为全球最大的开源软件开发社区之一，每天有大量的缺陷问题亟待修复，这给管理人员的手动分配工作带来了极大的挑战。针对开源软件中存在大量缺陷问题得不到及时解决的情况，本文提出了一种基于引用关系的开发人员推荐方法。首先，利用缺陷问题之间的引用关系寻找存在潜在关联的历史缺陷问题，并通过文本相似度计算出前K个历史缺陷问题。然后，提取候选开发人员多个维度的特征，利用分类模型推荐合适的开发人员，完成缺陷修复任务。在8个开源项目中进行的实验证明了该模型与最先进方法的有效性。