柏/ネタ帳/HighPriorityDefect/関連研究 の履歴(No.5)

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  • 1 (2018-03-16 (金) 02:48:07)
  • 2 (2018-03-16 (金) 02:51:54)
  • 3 (2018-03-22 (木) 06:49:29)
  • 4 (2018-03-22 (木) 12:51:49)
  • 5 (2018-03-23 (金) 03:28:53)
  • 6 (2018-04-07 (土) 07:44:01)
  • 7 (2018-10-18 (木) 17:26:46)

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柏/ネタ帳/HighPriorityDefect

Priority†

予測†

Predicting Priority of Reported Bugs by Multi-Factor Analysis†

• 著者
  • Yuan Tian, David Lo, and Chengnian Sun
• 会議
  • ICSM13
• 概要
  • 報告者，プロダクト，類似不具合などから取ったメトリクスからプライオリティを予測
    • 報告者：過去にどれだけ報告したかや，普段よく付ける優先度の値
    • プロダクト：P１，P2，P3の割合など
    • 類似不具合：BM25F(cos類似度を応用)を利用して，類似した不具合をもとめ，その優先度の平均値など
• 結果
  • F値の平均は30%程度．P3だけ85%
    • ⇐P3ばっかり予測してたら，そら当たるのでは？
  • 一番目に効くのは，プロダクトにおけるP1とかの割合
    • ⇐もはや予測していない？あたっているものは偶然に近い
    • ちなみに，２番目に効くのは，そのコンポーネントにおけるP1の割合

Bug Prioritization to Facilitate Bug Report Triage†

• 著者
  • Jaweria Kanwal and Onaiza Maqbool
• 誌名
  • JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 概要
  • 不具合の優先度を予測した初のジャーナル
  • カテゴリカルデータとテキストデータを用いる（アルゴリズムにはSVMとNBを利用）
    • カテゴリカル・データには，生データと予測したデータ（開発者と修正時間）を用いる
  • Recall/Precision以外にNFNとNFPという指標を提案
  • NFNとNFPは優先度を低く見積もった場合ペナルティを与える考え方
• 結果
  • 精度はDavid Loの論文より良い？（F値は書かれていないが計算すると0.41ぐらい）
  • 予測したデータを用いるほうが精度が良くなる

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分析†

hoge†

• 著者
• 誌名
• 概要
• 結果

Severity†

予測†

Automated Severity Assessment of Software Defect Reports†

• 著者
  • Tim Menzies and Andrian Marcus
• 誌名
  • ICSM08
• 概要
• テキストデータを用いて深刻度を予測
  • ストップワード除去，ステミング，tf-idf上位100ワード以外除去，情報利得によるフィルタリングで次元圧縮
  • Ripper（決定木の一種）を用いて予測

• 結果
• f１値の平均は0.5
  • Severity1では，0.71
  • Severity2では，0.31
  • Severity3では，0.86
  • Severity4では，0.14

hoge†

• 著者
• 誌名
• 概要
• 結果

分析†

hoge†

• 著者
• 誌名
• 概要
• 結果

Fixing-time†

Studying the Fix-Time for Bugs in Large Open Source Projects†

• 著者
  • Lionel Marks, Yung Zou, Ahmed E. Hassan
• 誌名
  • PROMISE'11
• 概要
• 修正時間を３つのディメンジョンから分析
  • バグが含まれている場所
  • 報告者
  • 不具合報告内容
• 結果
  • Firefoxで修正時間で関係あるものは以下の通り
    1. 不具合報告の年度
    2. プロダクト名
    3. 不具合報告の週
    4. コンポーネント
  • Eclipseで修正時間で関係あるものは以下の通り
    1. 深刻度
    2. CCの数
    3. プロダクトの平均修正時間
  • なお，優先度は修正時間と関係ない！