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軟件代碼提交是最重要的軟件版本演化數(shù)據(jù)之一，被廣泛應(yīng)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(shù)量、修改的代碼量的增加而增加．通過對大量數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)：識別出提交中核心的修改類（關(guān)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(guān)鍵類），能夠輔助代碼提交的理解．受機器學習技術(shù)在分類領(lǐng)域有效性的啟發(fā)提出一種基于機器學習的關(guān)鍵類識別方法，將判定提交中的關(guān)鍵類建模為二分類問題（即關(guān)鍵和非關(guān)鍵類），從軟件演化過程中產(chǎn)生的海量提交數(shù)據(jù)中抽取可判別性特征來度量類的關(guān)鍵性．在多個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明：該方法判定關(guān)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(guān)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．
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