【摘 要】
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在软件开发全生命周期中,需求跟踪在管理需求及其相关制品方面扮演着重要的角色.由于手工跟踪费时且易出错,一些基于信息检索(information retrieval,IR)和基于机器学习(mach
【机 构】
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中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室,计算机科学国家重点实验室（中国科学院软件研究所）,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1403400),国家自然科学基金项目(61602450,61432001,61802374)
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在软件开发全生命周期中,需求跟踪在管理需求及其相关制品方面扮演着重要的角色.由于手工跟踪费时且易出错,一些基于信息检索(information retrieval,IR)和基于机器学习(machine learning,ML)的解决方案被提出.其中,不需要大量标签数据的无监督的机器学习方法越来越受到关注.在已提出的解决方案中,大多数都是针对词法和语义信息进行建模,而忽略了文本制品间的词共现分布和词序信息.因此,提出利用基于图挖掘扩展学习的增强需求跟踪链接恢复方法GeT2Trace.其核心思想是利用图网络中
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