软件缺陷作为困扰用户及软件开发人员的难题，不仅增加软件组织的成本、危害了软件产品质量，还延缓了软件开发和发布的进度，因此及时地识别和纠正软件缺陷对软件工程实践来说至关重要。大型软件项目常用Bugzilla等工具管理软件缺陷，缺陷分派者先判定用户提交的缺陷是否是重复缺陷，再将非重复缺陷分派给开发人员处理，重复缺陷的检测和缺陷的分派都是手动完成的，而Eclipse和Mozilla每天都会接到数百条缺陷报告，再将这些缺陷报告报告手动分配给几千个开发人员中的几个去修复，由于错误分配，有一半以上的缺陷报告都会出现再分配，这将大大降低缺陷报告的修复效率和提高缺陷报告的修复时间。因此，如何精确和快速地识别缺陷是否是重复缺陷，并将非重复缺陷报告分配给合适的开发人员和确定缺陷的修复时间是急需解决的问题。论文系统地分析了重复缺陷报告检测和缺陷分派的产生背景、发展现状及研究意义，提出了基于缺陷再分配图的缺陷报告处理方法。论文的主要工作和贡献在于：（1）提出了基于多特征的重复缺陷检测技术，首先将缺陷报告用bucket结构保存，再使用已修复缺陷的“summary”，“description”和“comment”三个属性两两结合作为特征向量训练分类器以实现重复缺陷的检测。（2）提出了潜在语义索引分类器和多特征再分配图相结合的缺陷分派方法，首先提取缺陷报告的概述和详细描述等特征，经过去除停用词，提取主干词处理后结合修复缺陷开发人员信息，获得词条文档矩阵，用基于潜在语义索引技术对词条文档矩阵进行降维处理，再训练分类器，预测待测缺陷的潜在开发人员列表；用缺陷修复人员之间再分配转移概率和开发人员已修复的缺陷所属产品和部件信息，构造多特征缺陷再分配图，结合多特征缺陷再分配图更新候选开发人员列表。（3）分别计算待测缺陷报告的概述、详细描述、评论与缺陷报告库中缺陷的概述、详细描述、评论的匹配相似度，根据三部分相似度和选择相似缺陷，并通过计算相似缺陷修复时间的加权平均值来预测待测缺陷的修复时间。