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J-GLOBAL ID:202202275883837122   整理番号:22A1147976

トレースログを用いたバグ予測の性能評価

Performance Evaluation of Defect Prediction using Trace Logs
著者 (7件):
資料名:
巻: 121  号: 416(SS2021 42-68)  ページ: 66-71 (WEB ONLY)  発行年: 2022年02月28日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ソフトウェア開発において早い段階でバグを検出するために,ソフトウェアに加えた変更にバグが含まれるか否かを予測する技術が広く研究されている.ソフトウェアの変更に対するバグ予測には,主にプログラムの実行を必要としない静的な情報が用いられている.その一方で,トレースログなどの動的な情報を用いたバグ予測については,未だ検討されていない.我々は,トレースログを利用することで,静的な情報だけでは捉えられないソフトウェアのふるまいの変化を捉え,バグ予測モデルの性能向上を期待できると考えた.本研究では,ソフトウェアの変更前後のトレースログの差異から新たなメトリクスを定義し,バグ予測モデルを構築した.OSSプロジェクトを対象に実験を行った結果,静的な情報のみを用いた場合と比べ,トレースログを用いることでバグ予測モデルの性能には一部改善が観察された.(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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計算機システム開発 
引用文献 (12件):
  • Apache. Commons Lang. https://github.com/apache/commons-lang.
  • Johannes Bohnet, Stefan Voigt, and Jürgen Döllner. Projecting code changes onto execution traces to support localization of recently introduced bugs. In Proceedings of the 2009 ACM Symposium on Applied Computing, pp. 438-442,2009.
  • Markus Borg, Oscar Svensson, Kristian Berg, and Daniel Hansson. Szz unleashed: an open implementation of the szz algorithm - featuring example usage in a study of just-in-time bug prediction for the jenkins project. In Proceedings of the 3rd ACM SIGSOFT International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation, pp. 7-12, 2019.
  • J.S. Collofello and S.N. Woodfield. Evaluating the effectiveness of reliability-assurance techniques. Journal of Systems and Software, Vol. 9, No. 3, pp. 191-195, 1989.
  • Yasutaka Kamei, Emad Shihab, Bram Adams, Ahmed E. Hassan, Audris Mockus, Anand Sinha, and Naoyasu Ubayashi. A large-scale empirical study of just-in-time quality assurance. IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 39, No. 6, pp. 757-773, 2013.
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