Code Reviewer Recommendation Based on a Hypergraph with Multiplex Relationships
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Qiao, Yu, Wang, Jian, Cheng, Can, Tang, Wei, Liang, Peng, Zhao, Yuqi, Li, Bing |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Demystifying Code Snippets in Code Reviews: A Study of the OpenStack and Qt Communities and A Practitioner Survey
von: Zhang, Beiqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Beiqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
TVDiag: A Task-oriented and View-invariant Failure Diagnosis Framework with Multimodal Data
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How LLMs Aid in UML Modeling: An Exploratory Study with Novice Analysts
von: Wang, Beian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Beian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowledge-Guided Prompt Learning for Request Quality Assurance in Public Code Review
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Code Reviewer Recommendation: Accuracy, Latency, Workload, and Bystanders
von: Rigby, Peter C., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rigby, Peter C., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ensemble-Based Uncertainty Estimation for Code Correctness Estimation
von: Wei, Yunxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Yunxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Root Cause Localization for Microservice Systems in Cloud-edge Collaborative Environments
von: Zhu, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
iCodeReviewer: Improving Secure Code Review with Mixture of Prompts
von: Peng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Studying Quality Improvements Recommended via Manual and Automated Code Review
von: Crupi, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Crupi, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Benchmarking and Studying the LLM-based Code Review
von: Zeng, Zhengran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Zhengran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeAgent: Autonomous Communicative Agents for Code Review
von: Tang, Xunzhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Xunzhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automatically Recommend Code Updates: Are We There Yet?
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Teaching Code LLMs to Use Autocompletion Tools in Repository-Level Code Generation
von: Wang, Chong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Chong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Showing LLM-Generated Code Selectively Based on Confidence of LLMs
von: Li, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Coding-PTMs: How to Find Optimal Code Pre-trained Models for Code Embedding in Vulnerability Detection?
von: Zhao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Learning Based Code Generation Methods: Literature Review
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
BitsAI-CR: Automated Code Review via LLM in Practice
von: Sun, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Unified Prompt Tuning for Request Quality Assurance in Public Code Review
von: Chen, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking and Revisiting Code Generation Assessment: A Mutation-Based Approach
von: Wang, Longtian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Longtian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Insight into Security Code Review with LLMs: Capabilities, Obstacles, and Influential Factors
von: Yu, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Root Cause Analysis for Microservice Systems via Cascaded Conditional Learning with Hypergraphs
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Static Code Analyzer Recommendation via Preference Mining
von: Ge, Xiuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ge, Xiuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RepoSummary: Feature-Oriented Summarization and Documentation Generation for Code Repositories
von: Zhu, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Issue Retrieval and Verification Enhanced Supplementary Code Comment Generation
von: Zou, Yanzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zou, Yanzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeFuse-CR-Bench: A Comprehensiveness-aware Benchmark for End-to-End Code Review Evaluation in Python Projects
von: Guo, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Benchmarking LLMs for Fine-Grained Code Review with Enriched Context in Practice
von: Hu, Ruida, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Ruida, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contextual Code Retrieval for Commit Message Generation: A Preliminary Study
von: Xiong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty-Guided Chain-of-Thought for Code Generation with LLMs
von: Zhu, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Systematic Literature Review on Neural Code Translation
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GraphCoder: Enhancing Repository-Level Code Completion via Code Context Graph-based Retrieval and Language Model
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CodeImprove: Program Adaptation for Deep Code Models
von: Rathnasuriya, Ravishka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rathnasuriya, Ravishka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Systematic Literature Review of the Use of GenAI Assistants for Code Comprehension: Implications for Computing Education Research and Practice
von: Qiao, Yunhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiao, Yunhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MCTS-Refined CoT: High-Quality Fine-Tuning Data for LLM-Based Repository Issue Resolution
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quo Vadis, Code Review? Exploring the Future of Code Review
von: Dorner, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dorner, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GramTrans: A Better Code Representation Approach in Code Generation
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Review of Tools for Zero-Code LLM Based Application Development
von: Pattnayak, Priyaranjan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pattnayak, Priyaranjan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Code Analysis via Graph-Guided Large Language Models
von: Gao, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gao, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data Preparation for Deep Learning based Code Smell Detection: A Systematic Literature Review
von: Zhang, Fengji, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Fengji, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Compositional API Recommendation for Library-Oriented Code Generation
von: Ma, Zexiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Zexiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Closer Look into Transformer-Based Code Intelligence Through Code Transformation: Challenges and Opportunities
von: Li, Yaoxian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Yaoxian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
Demystifying Code Snippets in Code Reviews: A Study of the OpenStack and Qt Communities and A Practitioner Survey
von: Zhang, Beiqi, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
TVDiag: A Task-oriented and View-invariant Failure Diagnosis Framework with Multimodal Data
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
How LLMs Aid in UML Modeling: An Exploratory Study with Novice Analysts
von: Wang, Beian, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Knowledge-Guided Prompt Learning for Request Quality Assurance in Public Code Review
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Improving Code Reviewer Recommendation: Accuracy, Latency, Workload, and Bystanders
von: Rigby, Peter C., et al.
Veröffentlicht: (2023)