Det finns en vanlig uppfattning att utvecklarnas beteendeinteraktionsmönster kan påverka programvarans kvalitet. Men allmänt använda fel förutsägelse mätvärden såsom källkodsmått, ändra churns, och antalet tidigare defekter inte fånga utvecklares direkta interaktioner. Vi föreslår 56 nya mikrointeraktionsmått (MIM) som utnyttjar utvecklarnas interaktionsinformation lagrad i Mylyns data. Mylyn är en Eclipse plug-in, som fångar utvecklarnas interaktioner såsom filredigering och urval händelser med tiden. För att utvärdera MIM:s prestanda i felprognoser bygger vi felprognoser (klassificering och regression) modeller med hjälp av MIM:er, traditionella mätvärden, och deras kombinationer. Våra experimentella resultat visar att MIM avsevärt förbättrar felklassificeringen och regressionsnoggrannheten.
Till exempel Lee et al. REF föreslog en uppsättning mikrointeraktionsmått som utnyttjar utvecklarnas interaktionsinformation i kombination med källkodsmått för att förutsäga fel.
Micro interaction metrics for defect prediction
{'venue': "ESEC/FSE '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}