深度学习在缺陷修复者推荐中的应用是现代软件开发领域中的一种创新性技术。随着开源项目的普及，越来越多的开发者和用户可以参与到项目的维护中，而缺陷报告的数量也随之增加。在这种背景下，有效分配大量的缺陷报告给合适的修复者变得越来越具有挑战性。这篇由胡星和王千祥发表的研究工作探讨了如何利用深度学习技术来解决这个问题。
研究中提到的两种深度学习方法是长短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。LSTM是一种特殊的循环神经网络，特别适合处理序列数据，如文本。在缺陷报告的场景中，LSTM能够捕获报告中的时间依赖性和语义信息，帮助识别关键特征。另一方面，CNN则在图像和文本分类中表现出色，能够提取局部特征并进行全局理解。在处理文本时，CNN可以用于提取关键词和短语，帮助确定报告的主题和重要性。
传统的机器学习方法，如贝叶斯学习和支持向量机，通常需要手动特征工程，而深度学习则能自动学习和理解数据的复杂结构。通过使用LSTM和CNN，研究者无需显式地定义特征，模型会自动从文本中学习和理解信息，从而更准确地为缺陷报告找到合适的修复者。
这项研究对比了深度学习方法与传统机器学习方法的性能，结果显示深度学习在缺陷修复者的推荐任务上表现出更高的效率。这可能归因于深度学习模型在处理大量文本数据和复杂关系时的卓越能力，以及其对潜在模式的自动发现和学习。
此外，这项研究还得到了国家自然科学基金和国家重点基础研究发展计划的支持，表明了这一领域研究的重要性和价值。文章最后提到了CNKI网络优先出版的信息，意味着研究成果已经过同行评审并被广泛分享，为其他研究者提供了参考。
深度学习在缺陷修复者推荐中的应用是一种高效、自动化的解决方案，它通过学习和理解文本数据，改善了缺陷报告的分配效率，有助于加快软件缺陷的修复速度，提高团队协作的效率。这一技术的发展对于开源软件社区和企业内部的软件开发流程都具有重要的实践意义。
