Dataflödesbrytning för att förutsäga programbyggresultat med hjälp av källkodsmått. Informations- och programvaruteknik, 56.2, 183–198. http://dx.doi.org/10.1016/j.infsof.2013 Sammanhang: Programvaruutvecklingsprojekt omfattar användning av ett brett utbud av verktyg för att producera en programvaruartefakt. Programvarudatabaser som källkontrollsystem har blivit ett fokus för framväxande forskning eftersom de är en källa till rik information om programvaruutvecklingsprojekt. Gruvbrytningen av sådana lager blir allt vanligare i syfte att få en djupare förståelse för utvecklingsprocessen. Mål: I detta dokument undersöks begreppen att representera ett programvaruutvecklingsprojekt som en process som resulterar i skapandet av en dataström. Den beskriver också utvinningen av mätvärden från Jazz arkivet och tillämpningen av dataflöde gruvteknik för att identifiera användbara mätvärden för att förutsäga byggframgång eller misslyckande. Metod: Denna forskning är en systematisk studie med hjälp av Hoeffding Tree klassificeringsmetod som används i samband med Adaptive Sliding Window (ADWIN) metod för att upptäcka konceptdrift genom att använda verktyget Massive Online Analysis (MOA). Resultaten visar att endast ett relativt litet antal av de tillgängliga åtgärder som anses ha någon betydelse för att förutsäga resultatet av en byggnadsverksamhet över tiden. Dessa betydande åtgärder identifieras och konsekvenserna av de resultat som diskuterats, särskilt den relativa svårigheten att kunna förutsäga misslyckade byggen. Hoeffding Tree visar sig producera en stabilare och robustare modell än traditionell datautvinning. Total förutsägelsenoggrannhet på 75% har uppnåtts genom användning av Hoeffding Tree klassificeringsmetod. Trots denna höga övergripande noggrannhet är det svårare att förutsäga misslyckanden än framgång. Uppkomsten av ett stabilt klassificeringsträd begränsas av bristen på data, men helheten tillvägagångssättet visar lovande när det gäller att informera mjukvaruutvecklingsaktiviteter för att minimera risken för misslyckande.
Finlay m.fl. REF studerade tanken på att använda stream mining tekniker för att bestämma de mest användbara mätvärdena för att förutsäga byggframgång eller misslyckande.
Data stream mining for predicting software build outcomes using source code metrics
{'venue': 'Information&Software Technology, 56(2), 183-198 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}