Exakta förutsägelser om fel i programvaran skulle kunna hjälpa programvaruutövare att fördela testresurserna på ett effektivt och ändamålsenligt sätt. Under de senaste årtiondena har stora ansträngningar gjorts för att bygga exakta modeller för felprognoser, bland annat för att utveckla kvalitetsförutsägare och modelleringsmetoder. Nuvarande allmänt använda felprediktorer som kodmått och processmått kunde dock inte mycket väl beskriva hur programvarumoduler förändras över projektutvecklingen, vilket vi anser är viktigt för felprognoser. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument att använda HVSM (Historical Version Sequence of Metrics) i kontinuerliga programvaruversioner som felprediktorer. Dessutom utnyttjar vi Recurrent Neural Network (RNN), en populär modelleringsteknik, för att ta HVSM som indata för att bygga mjukvaruprognoser modeller. De experimentella resultaten visar att den föreslagna HVSM-baserade RNN-modellen i de flesta fall har betydligt bättre effektivitet i rankningen än de allmänt använda baslinjemodellerna.
Liu m.fl. REF föreslog att den historiska versionen Sequence of Metrics (HVSM) skulle användas i konsekventa programvaruversioner som felprediktorer.
Connecting software metrics across versions to predict defects
{'venue': '2018 IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)', 'journal': '2018 IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}