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通过与bug修复过程交互的开发活动推断，向更准确的开发人员推荐( Toward more accurate developer recommendation via inference of development activities from interaction with bug repair process )
S Wang L Wang Y Qu R Chen S Guo bug triaging neural network penalty matrix
软件项目通常每天都会收到大量提交的bug报告。手动对bug报告进行分类通常会耗费大量时间和错误,Rone；因此，有必要在bug跟踪系统的帮助下，将bug报告自动分配给合适的开发人员进行bug修复。为了减少bug报告分配的时间消耗和不匹配性,本文提出了一种基于加权递归神经网络的bug修复开发者推荐模型,该模型包括两个部分：一是获取bug报告的多源语义信息,并将其融合为高层语义特征向量；二是将惩罚矩阵结合到单个隐层神经网络中,以获得更合理的开发者推荐。我们在开放bug存储库的五个数据集(NetBeans、OpenOffice、GCC、Mozilla和Eclipse）上进行实验，实验结果表明DTPM比State、F-RT模型LDA_KL、LDA_KL、LDA_SVM、DERTOM、DREX和DeepTriage能够获得更好的性能。
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