[發明專利]一種基于多特征缺陷再分配圖分配缺陷報告的方法有效
| 申請號: | 201210057825.8 | 申請日: | 2012-03-07 |
| 公開(公告)號: | CN102629230A | 公開(公告)日: | 2012-08-08 |
| 發明(設計)人: | 張衛豐;張靜;張迎周;周國強;周國富;王慕妮;許碧歡;陸柳敏;顧賽賽 | 申請(專利權)人: | 南京郵電大學 |
| 主分類號: | G06F11/36 | 分類號: | G06F11/36 |
| 代理公司: | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人: | 葉連生 |
| 地址: | 210003 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 特征 缺陷 再分 分配 報告 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種缺陷分配的方法,主要利用缺陷報告的分配歷史創建缺陷再分配圖,結合缺陷再分配圖實現缺陷報告的分配,屬于數據挖掘和機器學習領域。
背景技術
缺陷是軟件中的錯誤,表示給定需求的軟件開發過程中的一些意外行為[1]。及時的識別和糾正軟件缺陷對軟件工程實踐來說至關重要,為了處理大量的缺陷報告,軟件追蹤系統如Bugzilla已被廣泛使用,而大部分缺陷報告都是手動地分配開發人員,這種分配方式既耗時又浪費人力;Mozilla和Eclipse工程每天會接收幾百個缺陷報告,再從幾千個開發人員中選擇一個開發人員來修復這個報告;為缺陷報告分配好開發人員后,開發人員還會將缺陷報告分配給其他的開發人員,即缺陷報告再分配;軟件工程中幾乎有一半的缺陷報告會出現再分配,缺陷報告再分配會增加缺陷修復過程的耗時,及時準確地為缺陷報告找到開發人員,可以提高缺陷修復的效率[2]。
Syed?Nadeem?Ahsan提出基于潛在語義索引和支持向量機的自動缺陷分配系統,選取部分已經修復的缺陷報告作為數據集,獲取缺陷報告的詞條文檔矩陣和修復缺陷報告的開發者信息,用處理好的數據集訓練機器學習模型,該方法雖能自動為缺陷分配開發人員,但分配的準確率很低[3];Gaeul?Jeong提出了基于缺陷再分配圖的缺陷分配,該方法利用已經修復的缺陷報告訓練機器學習模型和創建缺陷再分配圖,用缺陷再分配圖更新缺陷修復人員,該方法較好地提高了缺陷分配的準確率,但搜索失敗率還是較高。
Pamela?Bhattacharya提出使用基于細粒度的逐漸積累學習和多特征的缺陷再分配圖提高缺陷再分配[4],該方法是選取一部分已經修復的缺陷報告,建立一個缺陷再分配圖,并將開發人員修復的缺陷所屬的產品和部件,以及開發人員最后修復的時間加入缺陷再分配圖,在訓練機器學習模型時,用測試集中的每個缺陷報告更新訓練集和缺陷再分配圖,該方法能有效地提高缺陷分配的預測精度,但該方法很耗時;
[1]Naresh?Kumar?Nagwani?and?Dr.Shrish?Verma.Predictive?Data?Mining?Model?for?Software?Bug?Estimation?Using?Average?Weighted?Similarity.Advance?Computing?Conference(IACC),2010IEEE?2nd?International.page(s):373-378.
[2]G.Jeong,S.Kim,and?T.Zimmermann,“Improving?bug?triage?with?bug?tossing?graphs,”in?Proceedings?of?the?7th?joint?meeting?of?the?European?software?engineering?conference?and?the?ACM?SIGSOFT?symposium?on?The?foundations?of?software?engineering?on?European?software?engineering?conference?and?foundations?of?software?engineering?symposium.ACM,2009,pp.111-120.
[3]Syed?Nadeem?Ahsan,Javed?Ferzund?and?Franz?Wotawa.“Automatic?Software?Bug?Triage?System(BTS)Based?on?Latent?Semantic?Indexing?and?Support?Vector?Machine”.2009Fourth?International?Conference?on?Software?Engineering?Advances.IEEE.2009.
[4]P.Bhattacharya?and?I.Neamtiu,“Fine-grained?incremental?learning?and?multi-feature?tossing?graphs?to?improve?bug?triaging,”Proc.IEEE?Intl.Conf.Software?Maintenance(ICSM?10),IEEE,Sept.2010,pp.1-10.
發明內容
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