代码评审中基于活跃度的评论者推荐方法

摘要

在代码评审中,评论者对代码贡献请求的审阅和评论可以有效地帮助决策者的评审工作然而,由于开源项目自由参与和贡献请求数量较多,贡献请求可能被相关评论者忽视,无法及时得到评论如果可以为贡献请求进行评论者推荐,可以较好地提醒甚至吸引相关评论者进行评论本文首先对影响评论者选择贡献请求的因素进行分析,发现评论者所评论的贡献请求的提交时间普遍具有聚集性进而提出基于活跃度的评论者推荐方法ABRec基于GitHub平台上10个项目的公开数据的实验结果显示ABRec在进行Top3推荐时,查准率和查全率达到0.27～0.59和0.43～0.82,与基准方法相比分别提高了23.5％～180％和22.8％～200％.