摘要
本发明涉及一种基于图神经网络的Pull Request优先级排序方法,属于软件开发领域,代码评审是对编写的代码进行系统的检查和审查过程,以便提高代码质量和可维护性。代码评审是拉式开发中的一个重要环节,拉取请求Pull Request是一种常见的代码审查方式。随着仓库中项目的规模不断扩大,PR的数量逐渐增多,因此对于评审者而言,选择高优先级的的PR优先进行评审是一个重要问题。本发明提出了一个PR优先级排序模型,旨在为PR评审者提供高优先级、高质量的PR进行选择,从而保障项目的质量和进一步开发。
技术关键词
优先级排序方法
神经网络模型
基线
标签特征
异常数据处理
项目
随机森林模型
仓库
标准化方法
排序模型
特征值
节点特征
身份验证
计算机
策略
处理器
参数
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地震
生成样本数据
深度学习算法
标准化方法
神经网络模型
参数优化方法
进出水口
网格
流速
人工神经网络模型
策略生成系统
策略生成方法
故障诊断模块
红外测温仪
特征提取模块
液水力旋流器
水力旋流器结构
优化设计方法
煤矸石分选
染色体