Abstract-Bugs är vanliga i mjukvarusystem. Vissa fel är kritiska och måste rättas direkt, medan andra är mindre och deras rättningar kan skjutas upp tills resurser finns tillgängliga. I detta arbete föreslår vi en ny metod för att utnyttja informationshämtning, särskilt BM25-baserad dokumentlikviditetsfunktion, för att automatiskt förutsäga hur allvarliga felrapporterna är. Vår strategi analyserar automatiskt felrapporter som rapporterats tidigare tillsammans med deras tilldelade stränghetsetiketter, och rekommenderar stränghetsetiketter till nyligen rapporterade felrapporter. Duplicera felrapporter används för att avgöra vilka felrapportfunktioner, vare sig det är textrelaterade, ordinala eller kategoriska, som är viktiga. Vi fokuserar på att förutsäga finkorniga gravitationsetiketter, nämligen de olika gravitationsetiketterna i Bugzilla inklusive: blocker, kritiska, stora, mindre och triviala. Jämfört med den befintliga toppmoderna studien om finkornig allvarlighetsgradsförutsägelse, nämligen Menzies och Marcus arbete, ger vår strategi betydande förbättringar.
Nyligen, Tian et al. också förutsäga svårighetsgraden av felrapporter genom att använda en närmaste granne strategi för att förutsäga finkorniga felrapport etiketter REF.
Information Retrieval Based Nearest Neighbor Classification for Fine-Grained Bug Severity Prediction
{'venue': '2012 19th Working Conference on Reverse Engineering', 'journal': '2012 19th Working Conference on Reverse Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}