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ML在软件维护中的智能决策支持

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第一部分ML用于需求分析和变更管理2

第二部分ML在软件缺陷预测和优先级排序中4

第三部分ML驱动自动化测试决策7

第四部分ML增强软件维护中代码审查9

第五部分基于ML软件可维护性评估12

第六部分ML在软件版本控制和发布管理中16

第七部分ML用于软件维护度量和趋势预测18

第八部分ML在软件生态系统协作和知识管理中21

第一部分ML用于需求分析和变更管理

关键词关键要点

【需求分析】：

1.利用自然语言处理(NLP)技术分析需求文档，提取关

键需求、约束和非功能性要求。

2.训练机器学习模型对需求进行分类、优先级排序和关联，

以支持更有效需求管理C

3.使用缺陷预测模型识别潜在问题区域，在软件开发早期

阶段降低返工和修复成本。

【变更管理】：

机器学习在需求分析和变更管理中智能决策支持

引言

软件维护是一项复杂且耗时任务，涉及广泛活动，包括需求分析

和变更管理。机器学习(ML)已成为软件维护中一个强大工具，通

过提供智能决策支持来优化这些过程。

需求分析

*需求分类和优先级排序：ML算法可以分析需求文档并自动将其

分类为不同类别(例如，功能、非功能、改进)。这有助于优先考虑最

重要和最紧迫需求，提高资源分配效率。

*需求影响分析：通过考虑历史变更数据和需求之间相互依赖关

系，ML模型可以预测更改对其他需求潜在影响。这使维护团队能

够在实施变更之前评估其风险和影响，从而避免意外后果。

*需求跟踪：ML算法可以从各种来源(例如，需求文档、问题跟踪

器、版本控制系统)中提取信息，以跟踪需求演变和版本化。这有

助于确保需求一致性和完整性，并简化变更管理过程。

变更管理

*变更影响预测：ML模型可以分析变更历史数据和软件架构，以预

测变更对系统稳定性和性能潜在影响。这使维护团队能够评估变更

风险并制定相应缓解策略，从而降低变更失败可能性。

*自动变更验证：ML算法可以开发自动测试用例，以验证变更并确

保满足要求。这可以通过减少手动测试工作量和提高测试覆盖率来提

高变更管理效率。

*变更优先级排序：ML算法可以考虑变更的风险、影和紧急性，

以对变更请求进行优先级排序。这有助于维护团队优化变更执行顺序,

确保最关键的变更得到及时关注。

案例研究

*需求分类：GitHub使用ML模型自动分类需求，并将它们分配给

不同的团队，从而提高了需求处理效率。

*需求影分析：MicrosoftAzureDevOps使用ML算法分析需

求之间的关系，并预测变更对其他需求的影