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軟件代碼提交是最重要的軟件版本演化數據之一，被廣泛應用于軟件審查和軟件理解中．對于程序員，提交的理解難度隨著受影響的類數量、修改的代碼量的增加而增加．通過對大量數據的分析發(fā)現：識別出提交中核心的修改類（關鍵類）以及為了完成這個核心修改所進行的依賴性改動的類（非關鍵類），能夠輔助代碼提交的理解．受機器學習技術在分類領域有效性的啟發(fā)提出一種基于機器學習的關鍵類識別方法，將判定提交中的關鍵類建模為二分類問題（即關鍵和非關鍵類），從軟件演化過程中產生的海量提交數據中抽取可判別性特征來度量類的關鍵性．在多個數據集上的實驗結果表明：該方法判定關鍵類的綜合準確率達到了87%;相比于開發(fā)人員直接理解提交，使用關鍵類信息提示來輔助理解提交，能夠顯著提高開發(fā)人員的效率和正確率．
代碼
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