实时的软件缺陷预测、定位与修复推荐技术研究

随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的发展和广泛应用,软件构建呈现出群体分散、交付频繁、知识复杂等新形态,同时产生了海量的实时大数据,包括海量的源代码、编程行为、缺陷报告、代码扫描、代码审查等,这些数据具有多源异构、 快速膨胀等特性,给软件的高效高质量的开发和维护带来了全新挑战。与此同时,海量的实时大数据蕴含着丰富的软件开发和维护知识,如何从中高效且准确的吸取营养,解决在开发和维护中遇到的实际问题,是当前软件工程领域亟待解决的重要科学问题。项目的总体目标是通过构建实时大数据环境,提出智能化统一的软件缺陷预测、定位和修复推荐技术,提高缺陷修复效率和准确率,节省缺陷修复成本,降低缺陷的危害,进而达到提高软件质量的目的。具体目标包括:[1]构建实时大数据的组织管理引擎;[2]提出实时的缺陷预测与定位技术;[3]提出实时的缺陷修复推荐方法


项目成员组成:  

杨小虎    浙江大学教授
夏鑫     浙江大学/澳大利亚莫纳什大学讲师,博士
鄢萌     浙江大学助理研究员,博士
万志远    浙江大学助理研究员,博士
范元瑞    浙江大学博士生
曹靖     浙江大学硕士生
钟文枫    浙江大学硕士生


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