摘要:软件缺陷(bug)分派是将bug报告与适合解决该bug的开发人员进行匹配的过程, 能够使bug得到及时修复. 目前的bug分派研究大多集中于bug报告的文本分类, 但根据帕累托法则, 用以分类的bug报告存在数据分布不均衡现象, 容易对非活跃开发者产生较差的分派效果; 此外, 现有的分类模型忽视了对开发人员的建模且难以挖掘bug与开发人员之间的相关性, 影响了bug分派效能. 为此, 提出一种基于多模态融合的软件缺陷协同分派方法CBT-MF (collaborative bug triaging method based on multimodal fusion). 该方法首先对bug报告进行预处理并构造bug-开发人员二部图; 其次, 为了缓减bug修复记录分布不均衡性的影响, 通过K-means和正负采样的方法对二部图数据进行增强; 为了表征开发者信息, 基于图卷积模型提取二部图节点特征; 最后, 采用内积匹配的方法捕获bug与开发者的相关性, 并通过贝叶斯个性化排序实现bug报告与开发人员的推荐与分派. 在公开数据集上进行全面的实验评估, 实验结果表明, CBT-MF在bug分派方面相较于多个现有先进方法表现出更优越的性能.