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含代码的IT社区答案质量评价模型

作者:许能闯; 袁健; 高喜龙 上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 上海200093
质量评价   社区问答   相似度   stack   overflow  

摘要:Stack Overflow问答社区已经成为软件开发者解决开发问题的重要渠道.但社区答案多样,信息繁杂,大量问答使开发者难以找到自己问题的匹配项,导致大量时间花费在寻找最佳答案上.为了解决上述问题,提出了含代码的IT社区答案质量评价模型.该模型首先收集所有符合要求的带有源码的问题答案对,分析问题中源码和答案中源码的相似程度,同时度量代码质量,然后结合用户评论对该答案的评价,统计得分,使得答案质量得以量化.最后按分数从高到低对答案进行重新排序,使代码片段质量高、相关程度高的信息出现在前列,方便用户寻找高质量的答案.实验证明,该模型能快速有效地完成IT社区答案质量评价,对答案进行重排序,给开发者迅速定位最佳答案带来非常实用的价值.结果表明,该模型切实可行.

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