【摘 要】
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随着互联网技术的不断发展,来自世界各地的开发者通过在线开源社区互相协作、贡献代码,产生了大量高质量的开源软件。作为软件质量的重要方面,内部质量（如可靠性、可维护性等）是软件成功的主要因素,更是实现分布式协同创作开源软件的重要保证。然而,开源社区中开发者个体的水平参差不齐,编程风格迥异,对项目的质量保证和管理工作带来了挑战。对于内部质量分析工具报告的代码质量问题（Code Quality Issue
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随着互联网技术的不断发展,来自世界各地的开发者通过在线开源社区互相协作、贡献代码,产生了大量高质量的开源软件。作为软件质量的重要方面,内部质量（如可靠性、可维护性等）是软件成功的主要因素,更是实现分布式协同创作开源软件的重要保证。然而,开源社区中开发者个体的水平参差不齐,编程风格迥异,对项目的质量保证和管理工作带来了挑战。对于内部质量分析工具报告的代码质量问题（Code Quality Issue,CQI）,现有方法内部质量保证主要采用人工修复的方式。这种方法一个突出的局限性是耗时耗力,尤其在大规模分布式协同开发中,对贡献汇聚的效率以及贡献者的积极性产生了负面影响。因此,如何实现自动化的代码质量问题修复是群智软件工程领域中重要的研究课题。开源软件开发社区中的代码仓库记录了软件开发过程的变更历史,蕴含了丰富的软件演化知识,如算法改进、功能增强以及缺陷修复等。因此,挖掘代码仓库中的质量问题修复的大数据,为质量问题的自动化修复提供了途径。本文利用GitHub社区代码仓库中的代码质量问题修复数据,提出了基于变更历史的代码质量问题自动修复方法,取得了以下研究成果:（1）调研了开源社区代码质量问题的产生规律及开发者对其的修复特点,为实现代码质量问题自动修复提供了经验性证据。本文获取了GitHub平台中的206个热门Java项目,提取与代码质量问题修复相关的历史版本,并使用Sonar Qube扫描该版本以及其临近版本,获取了9,876,064个CQI实例以及32,093个修复实例并对其进行经验分析,得出了（1）代码质量问题是重复出现的,7.12%的代码质量问题种类的数量占比达90%以上;（2）大多数代码质量问题受到开发者关注,被修复的代码质量问题种类在所有检测到的总量中所占比例为73.7%。（2）对代码质量问题的修复实例进行提取并对修复模式进行建模,从问题种类,代码特征,以及修复动作3个方面进行特征提取,为指导实现代码质量问题自动修复提供了基础。本文首先通过Sonar Qube工具获取存在质量问题的代码,并对其进行特征提取;进而通过代码差异分析工具Gum Tree提取抽象语法树级别的代码变更行为,用于指导后续代码自动修复工作。本文共获取56条CQI规则的68种通用修复模式及与具体CQI代码上下文环境相关的具体修复模式。（3）设计了对代码质量问题的修复模式匹配算法以及自动修复模块。首先匹配算法通过代码质量问题的种类以及基于Word2Vec的代码特征为CQI代码匹配相似性最高的修复模式,然后修复模块通过修复模式中的修复动作,从抽象语法树的级别对源代码进行修复,并使用Sonar Qube进行修复验证。CQIFixer的Top1平均修复正确率为80%,Top5修复正确率为69.17%,并且在开源社区提交的17个实际CQI案例修复Pull Request中有11被开发者接受并合并。
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