基于Git日志的即时软件质量分析框架

摘要

首先,针对目前现有技术无法自动抽取软件仓库、标记数据、构建质量分析模型和分析软件质量的问题,提出一个针对Python项目的即时软件质量分析框架GIF.其次,基于GIF抽取并标注GitHub上最受欢迎的前10个Python项目,使用3个经典分类器(逻辑回归,朴素Bayes和随机森林)在AUC和F1值评价指标上进行实验验证.实验结果表明,GIF框架可即时、有效地识别Python项目中的软件缺陷,是一个方便使用的即时软件质量分析框架.