Исследовательская группа
Методы машинного обучения в области программной инженерии
Early prediction of merged code changes to prioritize reviewing tasks
23 апреля
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