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摘要：
本发明公开了一种软件缺陷报告修复人推荐方法，本方法使用结构化深度学习模型，将缺陷报告的描述、缺陷报告的产品、组件、开发者进行匹配后，作为结构化深度学习模型的输入。通过模型的输出来判断某一开发者与该缺陷报告是否适合修复该缺陷报告，从而得出推荐的开发者。本方法首次提出通过结构化深度学习模型的方式来改进缺陷报告修复人推荐的效果。并且充分利用了软件缺陷数据库中的历史数据，利用历史缺陷报告和开发者进行匹配组成样本，用于训练模型，能够减少人工分配的工作量，提高分配效率。
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