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J-GLOBAL ID：202202271616484566   整理番号：22A0848047

複雑ネットワーク理論とパネルデータモデルに基づくソフトウェアバグ数予測【JST・京大機械翻訳】

Software Bug Number Prediction Based on Complex Network Theory and Panel Data Model

著者 (7件)： Yang Shunkun (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Gou Xiaodong (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Yang Minghao (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Shao Qi (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Bian Chong (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Jiang Ming (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Qiao Yongjie (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 71  号： 1  ページ： 162-177  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  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： 正確なソフトウェアバグ数予測は,ソフトウェア試験資源割り当て,保全,および放出時間コスト効率を効率的にする。しかしながら,複雑なソフトウェアが直面する多くの不確実な要因によって引き起こされる変動があるとき,ソフトウェアバグの数を正確に予測することは課題である。これを考慮して,複雑なネットワークの展望からパネルデータモデルに基づくソフトウェアバグ数予測のための新しい方法を提案した。複雑なネットワーク理論を用いて,ソフトウェアコードネットワークを構築し,ネットワーク構造の静的計量と,動的計量としてのパーコレーション理論に基づくネットワーク構造の変化のパーコレーション閾値を計算した。これらのネットワーク計量を入力として正規化し,パネルデータモデルをバグ予測に用いた。提案方法は,プロジェクト内と交差プロジェクトの両方に対するバグの数を予測することができる。経験的研究は,8つのオープンソースソフトウェアプロジェクト(Lua,SQLite,Redis,Linuxカーネル,アリ,jmeter,poi,およびtomcat)の120のリリースから得たデータに関して実行して,実験結果は,ネットワーク計量が有効なバグ指標であり,提案した方式が10のベースライン方法(平均28.05%)を凌駕することを示した。本論文は,よりスマートなソフトウェア品質と信頼性保証への洞察を提供することが期待される。Copyright 2022 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： 効率 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  資源割付 ,  ネットワーク構造 ,  *ソフトウェア ,  *ソフトウェア障害 ,  基準線 ,  正規化
準シソーラス用語： *複雑ネットワーク ,  ソフトウェア品質 ,  パネルデータ ,  ネットワーク理論 ,  コスト効率 ,  パーコレーション閾値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： ネットワーク理論 ,  データモデル ,  予測