Abstract-Issue spårningssystem är värdefulla resurser under programunderhåll. Dessa system innehåller olika kategorier av problemrapporter såsom fel, begäran om förbättring (RFE), dokumentation, refaktoring, uppgift etc. Medan loggning utfärdar rapporter i ett spårningssystem, kan reportrar ange kategori av rapporter. Herzig m.fl. nyligen rapporterat att mer än 40 % av utgivningsrapporterna ges felaktiga kategorier i system för spårning av problem. Bland problemrapporter som är markerade som fel, mer än 30% av dem är inte felrapporter. Felklassificeringen av problemrapporter kan påverka utvecklarna negativt eftersom de då måste identifiera kategorierna av olika problemrapporter manuellt. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument en automatiserad teknik som omklassificerar en problemrapport till en lämplig kategori. Vårt tillvägagångssätt extraherar olika funktionsvärden från en felrapport och förutspår om en felrapport behöver omklassificeras och dess omklassificerade kategori. Vi har utvärderat vår strategi för att omklassificera mer än 7.000 felrapporter från HTTPClient, Jackrabbit, Lucene-Java, Rhino och Tomcat5 till 1 av 13 kategorier. Våra experiment visar att vi kan uppnå en viktad precision, recall, och F1 (F-mått) poäng i intervallet 0.58.71, 0.61-0.72, respektive 0.57-0.71. När det gäller F1, som är det harmoniska medelvärdet av precision och återkallande, kan vår strategi avsevärt överträffa flera baslinjer med 28,88 %-416,66 %.
Kochhar m.fl. föreslå ett tillvägagångssätt som kan förutsäga finkorniga kategorier av problemrapporter (t.ex. fel, begäran om förbättring, dokumentation, refaktoring osv.) Hoppa över det.
Automatic Fine-Grained Issue Report Reclassification
{'venue': '2014 19th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems', 'journal': '2014 19th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}