当前,针对代码质量研究十分重要。基于源代码的代码质量分析技术一般借助于静态分析或动态测试方法对源代码进行度量,具有简单、易实现的优点,有助于代码质量的分析。随着开发者社区和代码托管平台成为程序员获取代码的主要途径,针对代码的用户评论数量急剧增加。用户在使用代码后给出的评论中包含多种代码质量信息,基于用户评论的代码质量分析可以站在用户角度进行代码质量分析,从而帮助开发者在了解用户的代码使用情况和用户关注的代码质量后有针对性地提升代码质量。然而,在当前针对代码质量的相关研究中,研究人员或是以源代码作为代码质量分析的数据来源,或是以与源代码密切相关的非源码信息作为研究对象,仅针对一个或少数几个方面的代码质量进行分析,对于多个方面的代码质量分析和综合考虑源代码和用户评论中的代码质量研究则较少。此外,针对代码的用户评论多为复杂句,且复杂句中包含了多种逻辑关系,导致判断用户评论中的代码质量信息困难。因此,如何针对源代码与用户评论中的代码质量信息进行研究,从源代码和用户评论两个方面对代码质量进行综合分析是本文工作的重点。本文基于源代码和用户评论两个方面对代码质量分析展开研究,论文主要工作如下:（1）定义了基于源代码和用户评论的代码质量模型。结合软件质量模型,给出了代码质量的层次表示和基于源代码和用户评论的代码质量模型结构。此外,针对代码质量,划分出了11个代码质量属性及子属性,并针对11个代码质量属性构建了相应的代码质量属性特征词库。（2）针对源代码中的代码质量信息,提出了一种基于源代码的代码质量分析方法。该方法包括分析源代码中的代码质量信息及结合基于源代码和用户评论的代码质量模型结构获取源代码中的代码质量。（3）针对源代码的用户评论中的代码质量信息,提出了一种基于用户评论的代码质量分析方法。该方法包括分析用户评论中的代码质量信息及结合基于源代码和用户评论的代码质量模型结构获取用户评论中的代码质量。其中,在分析用户评论中的代码质量信息时,提出了一种可适用于复杂用户评论的代码质量信息识别与分析方法,该方法包括构建用户评论的依存句法关系有向图、基于依存句法关系的主题判断规则抽取用户评论中的主题、主题对应代码质量属性识别、基于主题处理规则进行相同主题的合并与不同主题的处理。然后,再对分析的代码质量信息判断其情感倾向,并结合代码质量模型结构获取用户评论中的代码质量。（4）针对源代码和用户评论中的代码质量信息,提出了一种基于源代码和用户评论的代码质量分析方法。结合基于源代码的代码质量有向图和基于用户评论的代码质量有向图,提出了相互补充和相互验证两种分析规则对源代码和用户评论中的代码质量进行综合分析。（5）根据提出的基于源代码和用户评论的代码质量分析方法,开发了一个系统原型。通过基于源代码和用户评论的代码质量综合分析的实验,证明了本文方法的有效性。