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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明为一种基于逻辑回归模型的pullrequest被合并概率的计算方法：首先，确定PRs复杂性的指标并提取项目中PRs的相关信息；其次，使用提取的数据作为数据集训练逻辑回归模型；最后，使用训练好的逻辑回归模型预测新的PR合并的概率，为贡献者提供一个在评审之前进行改进的机会，以减轻评审者的负担。

主权项：1.一种基于逻辑回归模型的pullrequest被合并概率的计算方法，其特征在于，该方法分为以下步骤：1获取GitHub上关注星数最多的仓库的已关闭的pullrequest信息并过滤无关值；步骤1.1使用GitHubAPI提取GitHub代码仓库上关注的星数最多的项目的所有已经关闭的pullrequest信息，所述pullrequest中的信息包括删除的代码行数、增加的代码行数、pullrequest中包含的commit数、删除的文件数、增加的文件数、编辑的文件数、更改的文件数、diffurl、merge状态；步骤1.2删除代码更改行数为0的非代码修改的pullrequest数据；步骤1.3根据步骤1.1得到的删除的代码行数和增加的代码行数相加得到代码更改的总行数；步骤1.4根据步骤1.1得到的diffurl获取diff文本信息，删除和添加的代码前都会有特殊的标记符‘-’和‘+’，连续增删的代码行构成了一个代码块，统计文本包含的代码块数；步骤1.5把删除的代码行数、增加的代码行数、更改的代码行数、pullrequest中包含的commit数、删除的文件数、增加的文件数、编辑的文件数、更改的文件数、代码块数存入矩阵作为输入数据；步骤1.6merge状态为false的标记为0，true的标记为1，存入矩阵作为真实结果；2训练逻辑回归模型；步骤2.1估计参数随机初始化为接近0的数，截距初始化为0；步骤2.2基于输入数据、估计参数和截距，计算预测的输出结果；步骤2.3基于预测的输出结果和真实的结果，计算代价函数；步骤2.4对代价函数求导，计算梯度；步骤2.5设置步长，使用梯度下降法更新估计参数和截距；步骤2.6设置迭代次数，再重复步骤2.2至2.5，直到导数得到最小化的代价函数，得到逻辑回归模型；3使用训练好的模型对新的pullrequest合并概率进行预测；步骤3.1将新的pullrequest按照步骤1同样的方法抽取信息作为输入数据；步骤3.2将输入数据代入到逻辑回归模型中得到概率值，即该pullrequest被合并的概率。

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百度查询： 南京邮电大学 一种基于逻辑回归模型的pull request被合并概率的计算方法