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申请/专利权人：南京匡吉信息科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络的PullRequest优先级排序方法，属于软件开发领域，代码评审是对编写的代码进行系统的检查和审查过程，以便提高代码质量和可维护性。代码评审是拉式开发中的一个重要环节，拉取请求PullRequest是一种常见的代码审查方式。随着仓库中项目的规模不断扩大，PR的数量逐渐增多，因此对于评审者而言，选择高优先级的的PR优先进行评审是一个重要问题。本发明提出了一个PR优先级排序模型，旨在为PR评审者提供高优先级、高质量的PR进行选择，从而保障项目的质量和进一步开发。
主权项：1.一种基于图神经网络的PullRequest优先级排序方法，其特征在于，基于PR的数据特征进行排序，向评审者提供优先级更高的PR，包括以下步骤：S1：爬取PR数据，从Github爬取15个大型项目的PR数据，包括PR创建时间，关闭时间，PR修改的内容长度数据；S2：对PR数据进行处理，包括处理空值和无穷大值，数据标准化，缺省值的自动赋值，标签数值的计算，S3：建立基线模型，利用基线模型，包括随机森林模型计算出其对应的排序结果；S4：建立边的结构，建立“作者-作者”，“评审者-评审者”，“作者-评审者”，“文件-文件”四种边类型，构建出图的基本结构；S5：训练图神经网络模型,基于创建的边结构，进行图神经网络模型权重参数的训练，最终用图神经网络计算得到排序结果，S6：采用多种评价指标NDCG、MRR、MAP进行排序结果的评价，最终比较图神经网络和各种基线的排序效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京匡吉信息科技有限公司 一种基于图神经网络的Pull Request优先级排序方法
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