基于群体记忆的开源软件缺陷预测、诊断和定位研究

With its more and more adoption in real practice, the quality of Open Source Software (OSS) has attracted great attention from end users. Based on the theory of group memory, this project will associate the relevant records of bugs stored in bug tracking system, mailing lists and version control system to recreate the scenarios in bug resolution process. Before the deliver of an OSS system, we will study defect prediction using metrics of process, product and person to predict the possible bugs existing in the system. After bugs of the system being reported, we will study bug triaging to recommend appropriate resolvers to fix the bugs based on developers' collaborative behaviors using bipartite network. In code revision for bug fixing, we will study fine-grained bug localization techniques to precisely locate the source code fragments those are needed to be changed to fix the bugs. The outcome of this research is anticipated to improve the quality of not only OSS systems but also proprietary software systems.

随着开源软件的广泛应用，其质量日益受到用户的关注。本课题基于软件开发群体记忆理论，通过关联开源项目缺陷管理系统、邮件列表和源代码管理系统中在软件缺陷提交、讨论和修复过程中所产生的缺陷报告、邮件讨论和代码变更历史信息构建开源软件缺陷修复开发人员群体历史记忆。在此基础之上，在软件发布早期，本课题从过程成熟度、产品复杂度和人员能力三个维度构建软件开发度量体系以进行缺陷预测研究；在软件缺陷被提交之后，本课题将基于缺陷解决过程中开发人员合作行为特性，构建缺陷-修复人二分网络以进行缺陷诊断即修复人推荐研究；在代码变更以修复缺陷的过程中，本课题将研究源代码细粒度变更以精确定位缺陷修复需要变更的源代码片段。预期研究成果不仅对于开源软件并且对于传统商业软件的质量改进都具有十分重要意义。

对开源软件质量的关注一直是学术界和产业界所热衷讨论的话题。一方面，为了降低软件开发和使用成本，企业和个人用户愿意采用已有的开源软件进行系统搭建。另一方面，由于开源项目在人员组织和开发过程上与传统商业软件的巨大不同，其松散型的组织方式使得开源项目不可能在开发过程中采用严格的质量控制措施，进而使得开发软件质量具有不确定性，造成了开源软件使用和维护中存在一定问题。本课题基于软件开发群体记忆理论，通过关联开源项目缺陷管理系统、邮件列表和源代码管理系统中在软件缺陷提交、讨论和修复过程中所产生的缺陷报告、邮件讨论和代码变更历史信息构建开源软件缺陷修复开发人员群体历史记忆。在此基础之上，在软件发布早期，本课题从过程成熟度、产品复杂度和人员能力三个维度构建软件开发度量体系以进行缺陷预测研究；在软件缺陷被提交之后，本课题基于缺陷解决过程中开发人员合作行为特性，构建缺陷-修复人二分网络以进行缺陷诊断即修复人推荐研究；在代码变更以修复缺陷的过程中，本课题研究源代码细粒度变更以精确定位缺陷修复需要变更的源代码片段。课题研究成果不仅对于开源软件并且对于传统商业软件的质量改进都具有十分重要意义。