Förutsägbara modeller för programvaruprojekts egenskaper har traditionellt baserats på projektnivåmått, med endast lite information på utvecklarnivå, eller ingen alls. I detta arbete föreslår vi nya mätvärden som fångar temporal och semantisk utvecklingsnivå information som samlas in per utvecklare. För att ta itu med skalbarhetsutmaningarna med att beräkna dessa mätvärden för varje utvecklare för ett stort antal källkodsarkiv har vi byggt en särskild lagringsplattform. Denna plattform användes för att skapa ett mått dataset baserat på bearbetning nästan 1000 mycket populära öppna källkod GitHub arkiv, bestående av 147 miljoner LOC, och underhålls av 30 000 utvecklare. De beräknade mätvärdena användes sedan för att förutsäga de korrigerande, fulländade och adaptiva underhållsaktivitetsprofiler som identifierats i tidigare arbeten. Våra resultat visar både stark korrelation och lovande prediktiv kraft med R 2 värden på 0,83, 0,64 och 0,75. Vi visar också hur dessa resultat kan hjälpa projektledare att upptäcka avvikelser i utvecklingsprocessen och att bygga bättre utvecklingsteam. Dessutom har plattformen vi byggde potential att ge ytterligare prediktiva modeller som mobiliserar mätvärden på utvecklarnivå i skala.
Vårt tidigare arbete REF utforskade semantiska förändringstyper i samband med underhållsaktiviteter och rapporterade prediktiva modeller för utvecklarnas underhållsaktivitetsprofiler.
Using Temporal and Semantic Developer-Level Information to Predict Maintenance Activity Profiles
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}