Abstract - Prediction modeller av programvara ändra förfrågningar är användbara för att stödja rationell och snabb resursfördelning till utvecklingsprocessen. I det här dokumentet använder vi en tidsserieprognosmodell för att förutsäga krav på programvaruunderhåll och utveckling i ett programvaruprojekt med öppen källkod (Eclipse), som ett exempel på projekt med säsongsmässiga releasecykler. Vi bygger en ARIMA-modell baserad på data som samlats in från Eclipses bytesförfrågans spårningssystem sedan projektets start. En ändringsbegäran kan avse fel som finns i programvaran, men också föreslagna förbättringar i det system som granskas. Vår modell inkluderar identifiering av säsongsmässiga mönster och tendenser, och valideras genom prognosen av förändringen begär utveckling för de kommande 12 månaderna. Användningen av säsongsbetonad information förbättrar signifikant uppskattningsförmågan hos denna modell jämfört med andra ARIMA-modeller som finns i litteraturen, och gör det under en mycket längre uppskattningsperiod. Att kunna exakt förutse förändringsförfrågningarnas utveckling under en ganska lång tidsperiod är en viktig förmåga för att möjliggöra adekvat processkontroll i underhållsaktiviteter, och underlättar ansträngningsuppskattning och resurstilldelning i rätt tid. Den strategi som presenteras i detta dokument är lämplig för projekt med en relativt lång historia, eftersom modellen byggprocessen bygger på historiska data. Nyckelord: Software Evolution, Eclipse, Bugzilla, Ändra begär förutsägelse modell, ARIMA. Programvaruprocesschefer måste kunna förutsäga utvecklingen av förändringar förfrågningar över tiden, eftersom detta hjälper dem att planera framåt de resurser som krävs för evolution. Evolutionsprocessen är inte nödvändigtvis en stationär process. Det kan finnas perioder då ett stort antal ansökningar om ändring, som kan hänvisa till brister som finns i programvaran eller till föreslagna förbättringar, tas emot, intermitterade med andra perioder där antalet ansökningar är lägre. En modell för att förutsäga antalet ansökningar om ändringar och den tid som krävs för att ta itu med dem måste ta hänsyn till denna variation, annars kommer dess noggrannhet att minska. I långlivade programvaruutvecklingsprocesser kan vi förvänta oss att profilen för förändringsförfrågningar speglar takten i utgivningen av projektet. I vissa projekt kan tidpunkterna för utgåvorna vara mycket flexibla och, i den meningen, svårare att förutsäga i förväg, i Eclipse och många andra projekt finns det ett säsongsmönster för att släppa nya versioner och milstolpar av projektet. Om vi bygger in denna säsongsinformation i förutsägelsemodeller kommer detta sannolikt att förbättra deras exakthet jämfört med modeller utan den informationen. Även om utvecklingen av begäran om förändring sannolikt kommer att uppvisa trender, förväntas de säsongsbetonade mönster som följer av den releasepolicy som följs i projektet påverka dessa egenskaper. Vi föreslår en förutsägelsemodell som gör det möjligt att exakt förutse fördelningen av begäran om förändring för en stor period (12 månader, i detta dokument). En tidsserie är en sekvens av datapunkter som mäts vid på varandra följande, jämnt fördelade datapunkter. Intill observationer är inte oberoende. Tidsserieanalys ger metoder för att analysera arten av dessa beroenden. Ofta kan tidsserier beskrivas i termer av två komponenter: trend och säsongsbundenhet. En trend är en systematisk linjär eller icke-linjär komponent som inte upprepas inom det tidsintervall som fångas upp av våra data. Säsongsvariationen är däremot likartad till formen, men upprepar sig i systematiska intervaller över tiden [1]. I detta dokument bygger vi en prognosmodell för Eclipseprojektet, med tanke på antalet tidigare och aktuella ändringsförfrågningar. Modellen är en modell för automatiskt regressivt integrerat glidande medelvärde (ARIMA) som är anpassad till tidsseriedata för ändringsförfrågningar, för att ge en djupare förståelse för utvecklingen av antalet ändringsförfrågningar och för att förutsäga framtida datapunkter i ändringsförfrågningar tidsserier. Vi strävar efter att ta itu med tre forskningsfrågor: (RQ1) Kan vi upptäcka ett säsongsbetonat mönster i antalet ändringsförfrågningar som skickas in till ändringsförfrågningar spårningssystem? Vad är i så fall orsaken till detta mönster? (RQ2) Finns det en statistiskt relevant trend i fördelningen av begäran om förändring över tiden? (RQ3) Är användningen av ARIMA-modeller med säsongsbetonad information en giltig och korrekt metod för att förutsäga begäran om förändring i ett långlivat, öppen källkodssystem för vilket ett säsongsbetonat releasemönster uppstår? Målet med denna studie är att analysera Eclipse ändra begäran systemet, i syfte att förutsäga dess utveckling med avseende på antalet ändringar förfrågningar. Perspektivet är att forskare som har för avsikt att undersöka hur olika tillvägagångssätt kan användas av projektledare för att exakt förutse utvecklingen av förändringsförfrågningar. Sammanhanget är en observationsstudie om Eclipseändringsförfrågningar som finns i Eclipses Bugzilla-arkiv. Ansökningarna om ändring gäller från november 2001 till december 2009, vilket motsvarar mer än 270000 ansökningar om ändring. Som sådan förväntas den resulterande modellen vara giltig i samband med Eclipse. Tillvägagångssättet är generiskt och tillämpligt på andra programvarusystem med en säsongsbunden releasepolicy, såsom Eclipse's.
Goulão m.fl. REF använde tidsserieteknik för långsiktig förutsägelse av det totala antalet ansökningar om ändring.
Software Evolution Prediction Using Seasonal Time Analysis: A Comparative Study
{'venue': '2012 16th European Conference on Software Maintenance and Reengineering', 'journal': '2012 16th European Conference on Software Maintenance and Reengineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}