Исследовательская группа

Методы машинного обучения в области программной инженерии

Early prediction of merged code changes to prioritize reviewing tasks

April 23

Code review — довольно трудоемкий процесс. Зачастую приходится обозревать сразу несколько предлагаемых изменений существующего кода, причем некоторые изменения могут оказаться бесполезными и никогда не попасть в production, и проверять их — это пустая трата времени и усилий.

В статье предлагается ранжировать изменения кода по вероятности того, что в конечном счете они будут одобрены и приняты. Это позволит инспектировать наиболее полезный код, когда у проверяющего еще есть энтузиазм и возможность уделить проверке должное внимание.

Для решения данной задачи авторы статьи используют машинное обучение: собирают датасет на основе метрик, собранных из изменений, и строят Random Forest.

Докладчик: Александр Кузнецов

Время начала: 19:00