学長表彰

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柏 祐太郎さんのこれまでの研究成果が評価され，学長表彰を受賞しました！

柏さんの主な受賞経歴
・最優秀論文賞（ソフトウェアシンポジウム2014）
・特選論文賞（情報処理学会論文誌）

SIGSE187

学生研究賞受賞

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情報処理学会ソフトウェア工学研究会主催の第187回ソフトウェア工学研究発表会において， 『開発者の担当可能なタスク量を考慮したバグトリアージ手法の提案（柏 祐太郎, 大平 雅雄）』に関する発表が評価され、柏 祐太郎さんが，学生研究賞を受賞しました！

SIGSE187

第187回ソフトウェア工学研究発表会

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情報処理学会ソフトウェア工学研究会主催の第187回ソフトウェア工学研究発表会にて, 『開発者の担当可能なタスク量を考慮したバグトリアージ手法の提案（柏 祐太郎, 大平 雅雄）』，および，『適切な優先度設定のための修正作業の分析（吉行 勇人，大平 雅雄）』に関する研究発表をおこないました！

SIGSE187

High Impact Bug Dataset

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Background and Motivation

Since increasing complexity and scale of modern software products imposes tight scheduling and resource allocations on software development projects, a project manager must carefully triage bugs to determine which bug should be necessarily fixed before shipping. Although in the field of Mining Software Repositories (MSR) there are many promising approaches to predicting, localizing, and triaging bugs, most of them do not consider impacts of each bug on users and developers but rather treat all bugs with equal weighting, excepting a few studies on high impact bugs including security, performance, blocking, and so forth. To make MSR techniques more actionable and effective in practice, we need deeper understandings of high impact bugs. In order to more precisely capture characteristics and consequences of high impact bugs, we collected 4,000 issue reports from four open source projects and tagged six types of high impact bugs on the collected issues by reviewing them manually.

Dataset

You can download our dataset of high impact bags collected from the Apache Ambari, Camel, Derby, and Wicket projects. The dataset includes not only the information of issue reports but also the information of labels of high impact bugs: surprise, dormant, blocking, performance, security, and breakage bugs.

  • dataset (2.3MB, all data are included in MS-Excel FORMAT)

  • ambari (0.7MB, ambari project’s data in csv FORMAT)

  • camel (1.8MB, camel project’s data in csv FORMAT)

  • derby (1.8MB, derby PROJECT’S DATA IN CSV FORMAT)

  • wicket (1.4MB, wicket project’s data IN csv FORMAT)

Contributors:

Wakayama University, Japan

  • Yutaro Kashiwa (graduate student)
  • Yosuke Yamatani (graduate student)
  • Hayato Yoshiyuki (graduate student)
  • Yoshiya Maeda (graduate student)
  • Masao Ohira (associate professor)

Nara Institute of Science and Technology, Japan

  • Nachai Limsettho (graduate student)
  • Keisuke Fujino (graduate student)
  • Hideaki Hata (assistant professor)
  • Akinori Ihara (assistant professor)
  • Kenichi Matsumoto (professor)

Related publications:

  • Masao Ohira, Yutaro Kashiwa, Yosuke Yamatani, Hayato Yoshiyuki, Yoshiya Maeda, Nachai Limsettho, Keisuke Fujino, Hideaki Hata, Akinori Ihara and Kenichi Matsumoto, “A Dataset of High Impact Bugs: Manually-Classified Issue Reports”, In Proceedings, of The 12th Working Conference on Mining Software Repositories, 2015. (To appear) [Poster]
  • Yutaro Kashiwa, Hayato Yoshiyuki, Yusuke Kukita, and Masao Ohira, “A Pilot Study of Diversity in High Impact Bugs,” In Proceedings of 30th International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME2014), pages 536–540, 2014.

Contact:

Feel free to contact us If you find any problems with our dataset.
ossxx@xxml.sys.wakayama-u.ac.jp

大規模OSS開発における不具合修正時間の短縮化を目的としたバグトリアージ手法

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愛媛大学と九州大学との共同研究「大規模OSS開発における不具合修正時間の短縮化を目的としたバグトリアージ手法（柏祐太郎，大平雅雄，阿萬裕久，亀井靖高）」が情報処理学会論文誌の特選論文として掲載されました！

@article{Kashiwa2015,
title = {大規模OSS開発における不具合修正時間の短縮化を目的としたバグトリアージ手法},
author = {柏 祐太郎 and 大平 雅雄 and 阿萬 裕久 and 亀井 靖高},
journal = {情報処理学会論文誌},
volume = {56},
number = {2},
pages = {669--681},
month = {2},
year = {2015},
}

WWS2015 in 宜野湾

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情報処理学会ソフトウェア工学研究会主催のウインターワークショップ2015・イン・宜野湾にて研究発表を行いました！

WWS2015-1WWS2015-2WWS2015-3

OSSシステムとコミュニティの共進化の理解を目的としたデータマイニング手法

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奈良先端大学との共同研究の成果をまとめた論文「OSSシステムとコミュニティの共進化の理解を目的としたデータマイニング手法（山谷 陽亮，大平 雅雄，Passakorn Phannachitta，伊原 彰紀）」が，グループウェアとネットワークサービス研究会（SIGGN）の推薦論文として情報処理学会論文誌に掲載されました！

@article{Yamatani2015,
title = {OSSシステムとコミュニティの共進化の理解を目的としたデータマイニング手法},
author = {山谷 陽亮 and 大平 雅雄 and Passakorn Phannachitta and 伊原 彰紀},
journal = {情報処理学会論文誌},
volume = {56},
number = {1},
pages = {59--71},
month = {1},
year = {2015},
}