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J-GLOBAL ID：201802224104394851   整理番号：18A0942330

固定誘導は移動目標を変化させる ジャストインタイム欠陥予測の縦断的事例研究【JST・京大機械翻訳】

Are Fix-Inducing Changes a Moving Target? A Longitudinal Case Study of Just-In-Time Defect Prediction

著者 (2件)： McIntosh Shane (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal, QC, Canada) ,  Kamei Yasutaka (Principles of Software Languages Group (POSL), Kyushu University, Fukuoka, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Software Engineering  (IEEE Transactions on Software Engineering)
巻： 44  号： 5  ページ： 412-428  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0480D  ISSN： 0098-5589  CODEN： IESEDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ジャストインタイム(JIT)モデルは,固定子誘導コード変化を同定する。JITモデルは,過去の固定子誘導変化が将来のものと類似していると仮定する技術を用いて訓練される。しかし,この仮定は,例えばシステムの複雑さが大きくなる傾向があるので,システムの年齢として専門知識がより重要になる可能性がある。本論文では,システムが進化するとJITモデルを研究した。急速に進化するQtとOpenStackシステムからの37,524の変化の縦事例研究を通して,固定子誘起変化の特性のゆらぎがJITモデルの性能と解釈に影響することを見出した。より具体的には,(a)JITモデルの識別力(AUC)と較正(Brier)スコアは訓練後1年でかなり低下する;(b)JITモデルの中でコード変化特性(例えば,Size,実験)が果たす役割は時間とともに変動する。c)これらの変動は,固定具を誘導する可能性に及ぼすコード変化特性の将来の影響の過大評価と過小評価をもたらす。誤ったまたは誤った予測を避けるために,JITモデルは最近記録されたデータ(3か月以内)を用いて再訓練されなければならない。さらに,品質改善計画は,それらがコード変化特性の重要性における周期特異的変動に対してより弾力性があるので,歴史的データの6カ月(またはそれ以上)を用いて訓練されるJITモデルによって情報化されなければならない。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固定具 ,  *かんばん方式 ,  *事例研究 ,  弾性 ,  ゆらぎ ,  高速度 ,  固定子 ,  品質改善 ,  専門知識 ,  機械的性質
準シソーラス用語： 情報化 ,  過小評価 ,  スコア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 誘導 ,  移動目標 ,  ジャストインタイム ,  欠陥予測 ,  研究