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J-GLOBAL ID：202102286823808962   整理番号：21A1479690

欠陥予測を強化するための故障局所化の利用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging Fault Localisation to Enhance Defect Prediction

著者 (4件)： Sohn Jeongju (KAIST,Daejeon,Korea) ,  Kamei Yasutaka (Kyushu University,Kyushu,Japan) ,  McIntosh Shane (University of Waterloo,Waterloo,Canada) ,  Yoo Shin (KAIST,Daejeon,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： SANER  ページ： 284-294  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ソフトウェア品質保証(SQA)は資源制約活動である。研究は,活性を支持する種々の手段を探った。例えば,資源投資決定を助けるために,欠陥予測は,将来に欠陥があると思われるモジュールまたは変化を同定する。修理活動をサポートするために,故障局所化は,既知の欠陥に対処する変化を必要とすると思われるコードの領域を同定する。欠陥の同定と局在化は相互依存タスクであるが,欠陥予測と故障局在化間の相乗作用は,ほとんど未開発のままである。過去に疑わしい修正コードは,そうではない修正コードよりもリスクが高いと仮定した。この仮説を検証するために,本論文では,プログラム故障の根本原因を局所化する故障局所化を採用した。各故障に対する符号変化の過去の疑わしいスコアを計算し,これらのスコアを用いて,(1)訓練欠陥予測モデルの新しい特徴を定義した。(2)固定誘導としてラベル付けされたコンミットのための開発者の次の行動を導く。3つのオープンソースプロジェクトの経験的研究は,著者らの仮説を確認した。新しい疑わしい特徴は,それぞれ4.2%から92.2%および1.2%から3.7%まで,F1スコアおよびJust-In-Time(JIT)欠陥予測モデルの均衡精度を改善した。開発者行動を導くとき,過去のコードの疑いは,過去の故障に関する以前の知見に基づくベースラインと比較して,平均で2から9少ないファイルを検査して,欠陥ファイルに開発者をうまく誘導する。これらの結果は,断層局在化と欠陥予測の協力作用の可能性を実証し,その結合空間の探査のための基礎を築く。Copyright 2021 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： *故障 ,  投資 ,  協力作用 ,  相乗作用 ,  釣合 ,  基準線 ,  予測モデル
準シソーラス用語： オープンソース ,  ソフトウェア品質 ,  *欠陥予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 欠陥予測 ,  強化 ,  故障 ,  局所化