《表3 SGCN模型在Mozilla上的推荐准确率》

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《基于图卷积神经网络的软件缺陷分派方法》

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表2和表3为SGCN模型分别在Eclipse和Mozilla数据集上的Top-N推荐结果，本文设置N分别为1、3、5和10。为了减少实验误差[30]，每次实验重复运行20次，本实验结果均为平均值。数据集的划分方法采用n=10的增量学习方法，训练集比例从0.1增长至0.9。构建缺陷报告网络的阈值α设置为0.95.