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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 209 - 222 (14page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2023.49.3.209
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Github is an open-source platform which focuses on collaboration based on full-request. As an important task of the Github collaboration platform, a code review is critically important, as it plays a key role in the collaboration ecosystem as well as the software quality improvement. Therefore, there have been several works to recommend proper reviewers to improve the Github collaboration ecosystem. Despite the fact, however, previous studies have some common limitations. What is at the core in previous works is to focus on the recommendation of the existing network only, not considering the chances of extending the network in order to consider more proper candidates. For this purpose, this study suggests a GCN-based link prediction based on the network extension, which expands the boundaries of potential reviewer candidates in the network. As a result, the model based on the network extension shows a good performance compared to the existing network. In addition, we conducted a comparison for the existing reviewers and new reviewers, and identified the new and potential reviewers as having a positive impact compared to the existing reviewers.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 한계점
참고문헌
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Ai, B., Qin, Z., Shen, W., and Li, Y. (2022), Structure Enhanced Graph Neural Networks for Link Prediction. arXiv preprint arXiv:2201.05293.
Balachandran, V. (2013), Reducing human effort and improving quality in peer code reviews using automatic static analysis and reviewer recommendation. In 2013 35th International Conference on Software Engineering (ICSE) (pp. 931-940). IEEE.
Cannistraci, C. V., Alanis-Lobato, G., and Ravasi, T. (2013), From link-prediction in brain connectomes and protein interactomes to the local-community-paradigm in complex networks, Scientific Reports, 3(1), 1613.
Çetin, H. A., Doğan, E., and Tüzün, E. (2021), A review of code reviewer recommendation studies: Challenges and future directions, Science of Computer Programming, 208, 102652.
Chatziasimidis, F. and Stamelos, I. (2015), Data collection and analysis of GitHub repositories and users, In 2015 6th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA), IEEE, 1-6.
Balachandran, V. (2013), Reducing human effort and improving quality in peer code reviews using automatic static analysis and reviewer recommendation. In 2013 35th International Conference on Software Engineering (ICSE) (pp. 931-940). IEEE.
Cannistraci, C. V., Alanis-Lobato, G., and Ravasi, T. (2013), From link-prediction in brain connectomes and protein interactomes to the local-community-paradigm in complex networks, Scientific Reports, 3(1), 1613.
Çetin, H. A., Doğan, E., and Tüzün, E. (2021), A review of code reviewer recommendation studies: Challenges and future directions, Science of Computer Programming, 208, 102652.
Chatziasimidis, F. and Stamelos, I. (2015), Data collection and analysis of GitHub repositories and users, In 2015 6th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA), IEEE, 1-6.
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