Abstract-Bugs är vanliga. För att förbättra programvarans kvalitet tillåter utvecklare ofta användare att rapportera fel som de hittade med hjälp av ett felrapporteringssystem som Bugzilla. Användare skulle ange bland annat en beskrivning av felet, komponenten som påverkas av felet, och svårighetsgraden av felet. Baserat på denna information skulle feltriagers sedan tilldela en prioritetsnivå till det rapporterade felet. Eftersom resurserna är begränsade skulle felrapporter undersökas utifrån deras prioriterade nivåer. Denna prioriteringsprocess är dock manuell. Kan vi göra det bättre? I detta dokument föreslår vi ett automatiserat tillvägagångssätt baserat på maskininlärning som skulle rekommendera en prioritetsnivå baserad på information som finns tillgänglig i felrapporter. Vår strategi beaktar flera faktorer, temporal, textual, författare, relaterad-rapport, svårighetsgrad, och produkt, som potentiellt påverkar prioritetsnivån för en felrapport. Dessa faktorer extraheras som funktioner som sedan används för att träna en diskriminerande modell via en ny klassificeringsalgoritm som hanterar ordinalklassetiketter och obalanserade data. Experiment på mer än hundratusen felrapporter från Eclipse visar att vi kan överträffa baslinjestrategier i termer av genomsnittlig F-mätning genom en relativ förbättring på 58,61%.
Tian m.fl. REF förutspådde prioriteringen av felrapporter genom att presentera ett ramverk för maskininlärning som tar hänsyn till flera faktorer, inklusive temporal, textual, författare, relaterad rapport, svårighetsgrad och produkt.
DRONE: Predicting Priority of Reported Bugs by Multi-factor Analysis
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Software Maintenance', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Software Maintenance', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}