開発履歴メトリクスに基づくFault-proneモジュール予測の細粒度モジュールへの適用

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2011-09-06
• タイトル: 開発履歴メトリクスに基づくFault-proneモジュール予測の細粒度モジュールへの適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Historical Metrics Based Foult-prone Module Prediction for Fine-grained Modules
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プログラム解析1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Kyoto Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者名: 畑, 秀明; 水野, 修; 菊野, 亨
• 著者名(英): Hideaki, Hata; Osamu, Mizuno; Tohru, Kikuno
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Fault-prone モジュールの予測モデルにおいて，ソフトウェアリポジトリから収集可能な開発履歴に関するメトリクスは有用であることが数多くの文献で報告されている．開発履歴メトリクスには，コードの変更履歴に関するもの，変更プロセスに関するもの，開発組織に関するものなどがある．一方，版管理システムはソースコードをファイルレベルで管理するため，ファイルレベルの開発履歴メトリクスは収集が容易であるのに対して，関数レベルの細粒度なモジュールにおける開発履歴メトリクスの収集は困難であった．本稿では，以前に提案した細粒度履歴管理リポジトリを用いて，オープンソースソフトウェアプロジェクトを対象に開発履歴メトリクスを細粒度モジュールレベルとファイルレベルで収集し，Fault-prone モジュール予測を行った．工数を考慮した評価から，細粒度モジュールレベルでの Fault-prone モジュール予測がファイルレベルに比べて有用であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many studies reported that historical metrics collected from software repositories are useful for fault-prone prediction models. There are many historical metrics proposed in literature, such as code-related, process-related, and organization-related metrics. Since source code management system stored file-level histories, it has not been easy to collect historical metrics of fine-grained modules compared to file-level historical metrics. This paper conducts a comparative study of fault-prone module prediction on files and file-grained modules based on our fine-grained version control system. We empirically evaluated our prediction models with open source software projects. Based on effort-aware models, fault-prone module prediction models on fine-grained modules perform better than models on files.
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2011論文集; 巻 2011, p. 1-6, 発行日 2011-09-06
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会