Abstrakt. Nya mjukvarusystem har kontinuerligt utvecklats och underhålls för att vara användbara och tillgodose föränderliga behov. Felfixning är en grundläggande aktivitet i sådan ständig mjukvaruutveckling och underhåll. Om det är möjligt att exakt förutsäga felets svårighetsgrad, kommer det att vara ett enormt bidrag till effektiv mjukvaruutveckling. Således, aktivitet till stöd för felet allvarlighetsgrad förutsägelse är viktigt för mjukvaruutveckling. Om felets allvarlighetsgrad förutspås felaktigt leder det till ökad arbetsbelastning för utvecklare och ökade kostnader. Därför presenterar vi i denna studie en metod för att förbättra förutsägelsen av felets svårighetsgrad. I den här metoden lade vi till text och metafält av felrapporterna för vår klassificeringsmodell, och inkluderade "normala" felrapporter som representerar en stor mängd totala rapporterade fel. Användningen av tillsatta fält och normala fel har inte beaktats i andra studier. De fel som används i experimenten vi utförde täcker stora delar av de felrapporter som finns tillgängliga i projekt med öppen källkod som Mozilla och Eclipse. Experimenten visade att exaktheten i förutsägelsen förbättrades med den metod vi presenterar.
Jin m.fl. REF presenterade felets allvarlighetsgradsförutsägelse genom att klassificera normala fel.
Bug Severity Prediction by Classifying Normal Bugs with Text and Meta-Field Information
{'venue': None, 'journal': 'Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}