Abstract-Det finns många metoder som hjälper till att peka utvecklare till de förändringsbenägna delar av ett programvarusystem. Även om de är positiva, är de oftast otillräckliga när det gäller att ge detaljer om dessa förändringar. Finkorniga källkodsändringar (SCC) fångar sådana detaljerade kodändringar och deras semantik på uttalandesnivån. Dessa SCC kan vara villkor ändringar, gränssnitt ändringar, infogar eller raderingar av metoder och attribut, eller andra typer av uttalande ändringar. I detta dokument undersöker vi prediktionsmodeller för huruvida en källfil kommer att påverkas av en viss typ av SCC. Dessa förutsägelser är beräknade på den statiska källkodsberoende grafen och använder sociala nätverk centralitetsmått och objektorienterade mått. För det använder vi förändringsdata från Eclipse-plattformen och Azureus 3-projektet. Resultaten visar att Neural Network-modeller kan förutsäga kategorier av SCC-typer. Dessutom kan våra modeller skriva ut en lista över de potentiellt förändringsbenägna filerna rangordnade efter deras förändringsbenägenhet, övergripande och per förändringstypkategori.
Giger m.fl. REF utforska prediktionsmodeller för huruvida en källfil kommer att påverkas av en viss typ av källkodsändring.
Can we predict types of code changes? An empirical analysis
{'venue': '2012 9th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'journal': '2012 9th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}