一种基于社会网络分析的软件缺陷修复者推荐方法及实现的开题报告一、研究背景和意义：随着软件开发的快速发展，软件缺陷问题也在逐渐增多。当软件出现缺陷时，软件开发者需要快速地定位和修复这些缺陷，以确保软件的质量和可靠性。对于大型软件项目来说，定位和修复缺陷需要消耗相当多的资源和时间。传统的软件缺陷修复方法主要依赖于人工的方式选择开发者来修复缺陷。这种方法容易导致选择出的开发者并不具有较高的修复缺陷的能力或经验。同时，社会网络分析也被广泛应用于社会科学领域，而在软件工程领域中使用这种方法，可以帮助更好地理解和维护软件系统。因此，本次研究旨在利用社会网络分析方法来推荐合适的软件开发者来修复缺陷，提高缺陷修复的效率和准确性。研究成果有望推动软件开发领域的进一步发展，提高软件质量和可靠性。二、研究内容和方法：1、研究内容本次研究的主要内容是基于社会网络分析的软件缺陷修复者推荐方法。具体内容包括：（1）构建社会网络模型根据软件开发过程中的合作关系，构建开发者之间的社会网络模型。（2）计算开发者能力和经验指标通过收集开发者的代码提交历史、参与讨论、修复缺陷等信息，计算开发者的能力和经验指标。（3）推荐合适的开发者根据开发者的能力和经验指标以及社会网络模型，对具有缺陷修复能力的开发者进行推荐。2、研究方法采用数据挖掘、机器学习等方法分析开发者的能力、经验指标和社会网络模型，建立推荐算法。同时，使用Python编程实现算法。三、预期成果和展望：本研究预期实现了一个基于社会网络分析的软件缺陷修复者推荐方法。通过对数据的分析，可以得到开发者的能力、经验指标，并根据社会网络模型推荐合适的开发者来修复缺陷。本研究成果有望提高缺陷修复的效率和准确性，推动软件工程领域的进一步发展。