用户评论中基于事件图谱的代码质量分析

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2209-0442

摘要/Abstract

摘要： 对代码托管平台中的用户评论进行研究发现，用户评论中反映的代码质量信息可以帮助用户快速选择满足其需求的开源代码，并且可以帮助软件开发人员提高代码质量。但是当前研究存在代码质量信息提取不全面和不够准确的问题，为此提出一种基于事件图谱的代码质量分析方法来对用户评论中的代码质量信息进行分析。构建代码质量层次图表示多方面的代码质量信息结构；对用户评论进行分析，构建针对代码用户评论的事件图谱；提出将事件图谱映射为代码质量层次图的方法；对代码质量层次图中的代码质量信息进行识别。实验结果表明，该方法在代码评论文本中识别代码质量信息的平均准确率为86.9%，因此该方法能够对代码质量信息进行有效识别和分析。

关键词: 代码质量, 代码质量属性, 用户评论, 事件图谱

Abstract: Research on user comments in the code hosting platform shows that the code quality information reflected in user comments can help users quickly select open source code that meets their needs, and can help software developers improve code quality. However, in view of the problems of incomplete and inaccurate extraction of code quality information in current research, a code quality analysis method based on event graph is proposed to analyze the code quality information in user comments. Firstly, a code quality hierarchy diagram is constructed to represent the various code quality information structures. Then this paper analyzes user comments and builds an event map for code user comments. Secondly, the method of mapping event map to code quality hierarchy diagram is proposed. Finally, the code quality information in the code quality hierarchy diagram is identified. The experimental results show that the average accuracy of this method in identifying code quality information in code review texts is 86.9%, so this method can effectively identify and analyze code quality information.

Key words: code quality, code quality attributes, user comments, event map

张培园, 姜瑛. 用户评论中基于事件图谱的代码质量分析[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(24): 147-154.

ZHANG Peiyuan, JIANG Ying. Code Quality Analysis Based on Event Graph in User Reviews[J]. Computer Engineering and Applications, 2023, 59(24): 147-154.

参考文献

[1] LIU Y，LIU L，LIU H，et al.Analyzing reviews guided by app descriptions for the software development and evolution[J].Journal of Software：Evolution and Process，2018，30（12）：e2112.
[2] MAALEJ W，NABIL H.Bug report，feature request，or simply praise? On automatically classifying app reviews[C]//2015 IEEE 23rd International Requirements Engineering Conference（RE），2015：116-125.
[3] ANCHIêTA R T，MOURA R S.Exploring unsupervised learning towards extractive summarization of user reviews[C]//Proceedings of the 23rd Brazillian Symposium on Multimedia and the Web，2017：217-220.
[4] LI Y，JIA B，GUO Y，et al.Mining user reviews for mobile app comparisons[J].Proceedings of the ACM on Interactive，Mobile，Wearable and Ubiquitous Technologies，2017，1（3）：1-15.
[5] 徐海燕，姜瑛.基于用户评论的代码质量识别与分析[J].计算机科学，2020，47（3）：41-47.
XU H Y，JIANG Y.Code quality recognition and analysis based on user’s comments[J].Computer Science，2020，47（3）：41-47.
[6] 黄沛杰，杨铭铨.代码质量静态度量的研究与应用[J].计算机工程与应用，2011，47（23）：61-63.
HUANG P J，YANG M Q.Research and application of static metrics for code quality[J].Computer Engineering and Applications，2011，47（23）：61-63.
[7] 孙梦璘，宋晓秋，巢翌.软件程序代码质量度量技术研究[J].计算机工程与设计，2006，27（2）：325-327.
SUN M L，SONG X Q，CHAO Y.Quality measurement technology research in software[J].Computer Engineering and Design，2006，27（2）：325-327.
[8] 徐海燕，姜瑛.针对复杂用户评论的代码质量属性判断[J].软件学报，2021，32（7）：2183-2203.
XU H Y，JIANG Y.Determination of code quality attribute for complex user’s comments[J].Journal of Software，2021，32（7）：2183-2203.
[9] PANICHELLA S，SORBO A D，GUZMAN E，et al.How can I improve my app? Classifying user reviews for software maintenance and evolution[C]//IEEE International Conference on Software Maintenance & Evolution，2015.
[10] 商惠华.基于过程改进的软件质量管理模型[J].计算机工程与设计，2011，32（5）：1725-1729.
SHANG H H.Software quality management model based on process improvement[J].Computer Engineering and Design，2011，32（5）：1725-1729.
[11] 马彬，洪宇，杨雪蓉，等.基于语义依存线索的事件关系识别方法研究[J].北京大学学报（自然科学版），2013，49（1）：109-116.
MA B，HONG Y，YANG X R，et al.Using event dependency cue inference to recognize event relation[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis，2013，49（1）：109-116.
[12] 王毅，沈喆，姚毅凡，等.领域事件图谱构建方法综述[J].数据分析与知识发现，2020，4（10）：1-13.
WANG Y，SHEN Z，YAO Y F，et al.Domain-specific event graph construction methods：a review[J].Data Analysis and Knowledge Discovery，2020，4（10）：1-13.
[13] 项威.事件知识图谱构建技术与应用综述[J].计算机与现代化，2020（1）：10-16.
XIANG W.Reviews on event knowledge graph construction techniques and application[J].Computer and Modernization，2020（1）：10-16.
[14] 轩小星，廖涛，高贝贝.中文事件触发词的自动抽取研究[J].计算机与数字工程，2015，43（3）：457-461.
XUAN X X，LIAO T，GAO B B.Automatic extraction of Chinese event trigger word[J].Computer & Digital Engineering，2015，43（3）：457-461.
[15] 李良毅，张亚飞，郭军军，等.融入依存句法信息的事件时序关系识别[J].计算机工程与应用，2023，59（7）：110-117.
LI L Y，ZHANG Y F，GUO J J，et al.Event temporal relation identification with dependency information[J].Computer Engineering and Applications，2023，59（7）：110-117.
[16] 张牧宇，宋原，秦兵，等.中文篇章级句间语义关系识别[J].中文信息学报，2013，27（6）：51-57.
ZHANG M Y，SONG Y，QIN B，et al.Chinese discourse relation recognition[J].Journal of Chinese Information Processing，2013，27（6）：51-57.