Temat: bug triaging - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Machine Learning or Information Retrieval Techniques for Bug Triaging: Which is better?
Autorzy:: Goyal, A.
Sardana, N.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384096.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: bug triaging
bug report assignment
developer recommendation
machine learning
information retrieval
Opis:: Bugs are the inevitable part of a software system. Nowadays, large software development projects even release beta versions of their products to gather bug reports from users. The collected bug reports are then worked upon by various developers in order to resolve the defects and make the final software product more reliable. The high frequency of incoming bugs makes the bug handling a difficult and time consuming task. Bug assignment is an integral part of bug triaging that aims at the process of assigning a suitable developer for the reported bug who corrects the source code in order to resolve the bug. There are various semi and fully automated techniques to ease the task of bug assignment. This paper presents the current state of the art of various techniques used for bug report assignment. Through exhaustive research, the authors have observed that machine learning and information retrieval based bug assignment approaches are most popular in literature. A deeper investigation has shown that the trend of techniques is taking a shift from machine learning based approaches towards information retrieval based approaches. Therefore, the focus of this work is to find the reason behind the observed drift and thus a comparative analysis is conducted on the bug reports of the Mozilla, Eclipse, Gnome and Open Office projects in the Bugzilla repository. The results of the study show that the information retrieval based technique yields better efficiency in recommending the developers for bug reports.
Źródło:: e-Informatica Software Engineering Journal; 2017, 11, 1; 117-141
1897-7979
Pojawia się w:: e-Informatica Software Engineering Journal
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: NRFixer: Sentiment Based Model for Predicting the Fixability of Non-Reproducible Bugs
Autorzy:: Goyal, A.
Sardana, N.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384057.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: bug report
bug triaging
non-reproducible bugs
sentiment analysis
mining software repositories
Opis:: Software maintenance is an essential step in software development life cycle. Nowadays, software companies spend approximately 45% of total cost in maintenance activities. Large software projects maintain bug repositories to collect, organize and resolve bug reports. Sometimes it is difficult to reproduce the reported bug with the information present in a bug report and thus this bug is marked with resolution non-reproducible (NR). When NR bugs are reconsidered, a few of them might get fixed (NR-to-fix) leaving the others with the same resolution (NR). To analyse the behaviour of developers towards NR-to-fix and NR bugs, the sentiment analysis of NR bug report textual contents has been conducted. The sentiment analysis of bug reports shows that NR bugs’ sentiments incline towards more negativity than reproducible bugs. Also, there is a noticeable opinion drift found in the sentiments of NR-to-fix bug reports. Observations driven from this analysis were an inspiration to develop a model that can judge the fixability of NR bugs. Thus a framework, NRFixer, which predicts the probability of NR bug fixation, is proposed. NRFixer was evaluated with two dimensions. The first dimension considers meta-fields of bug reports (model-1) and the other dimension additionally incorporates the sentiments (model-2) of developers for prediction. Both models were compared using various machine learning classifiers (Zero-R, naive Bayes, J48, random tree and random forest). The bug reports of Firefox and Eclipse projects were used to test NRFixer. In Firefox and Eclipse projects, J48 and Naive Bayes classifiers achieve the best prediction accuracy, respectively. It was observed that the inclusion of sentiments in the prediction model shows a rise in the prediction accuracy ranging from 2 to 5% for various classifiers.
Źródło:: e-Informatica Software Engineering Journal; 2017, 11, 1; 103-116
1897-7979
Pojawia się w:: e-Informatica Software Engineering Journal
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Application of explainable artificial intelligence in software bug classification
Zastosowanie wyjaśnialnej sztucznej inteligencji w klasyfikacji usterek oprogramowania
Autorzy:: Chmielowski, Łukasz
Kucharzak, Michał
Burduk, Robert
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27315369.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: software bug assignment
software bug triaging
explainable artificial intelligence
text analysis
vulnerability
przypisywanie usterek oprogramowania
klasyfikacja usterek oprogramowania
wyjaśnialna sztuczna inteligencja
analiza tekstu
podatności
Opis:: Fault management is an expensive process and analyzing data manually requires a lot of resources. Modern software bug tracking systems may be armed with automated bug report assignment functionality that facilitates bug classification or bug assignment to proper development group.For supporting decision systems, it would be beneficial to introduce information related to explainability. The purpose of this work is to evaluate the useof explainable artificial intelligence (XAI) in processes related to software development and bug classification based on bug reports created by either software testers or software users. The research was conducted on two different datasets. The first one is related to classification of security vs non-securitybug reports. It comes from a telecommunication company which develops software and hardware solutions for mobile operators. The second dataset contains a list of software bugs taken from an opensource project. In this dataset the task is to classify issues with one of following labels crash, memory, performance, and security. Studies on XAI-related algorithms show that there are no major differences in the results of the algorithms used when comparing them with others. Therefore, not only the users can obtain results with possible explanations or experts can verify model or its part before introducing into production, but also it does not provide degradation of accuracy. Studies showed that it could be put into practice, but it has not been done so far.
Zarządzanie usterkami jest kosztownym procesem, a ręczna analiza danych wymaga znacznych zasobów. Nowoczesne systemy zarządzania usterkami w oprogramowaniu mogą być wyposażone w funkcję automatycznego przypisywania usterek, która ułatwia klasyfikację ustereklub przypisywanie usterek do właściwej grupy programistów. Dla wsparcia systemów decyzyjnych korzystne byłoby wprowadzenie informacji związanychz wytłumaczalnością. Celem tej pracy jest ocena możliwości wykorzystania wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) w procesach związanych z tworzeniem oprogramowania i klasyfikacją usterek na podstawie raportów o usterkach tworzonych przez testerów oprogramowania lub użytkowników oprogramowania. Badania przeprowadzono na dwóch różnych zbiorach danych. Pierwszy z nich związany jest z klasyfikacją raportów o usterkach związanych z bezpieczeństwem i niezwiązanych z bezpieczeństwem. Dane te pochodzą od firmy telekomunikacyjnej, która opracowuje rozwiązania programowe i sprzętowe dla operatorów komórkowych. Drugi zestaw danych zawiera listę usterek oprogramowania pobranych z projektu opensource.W tym zestawie danych zadanie polega na sklasyfikowaniu problemów za pomocą jednej z następujących etykiet: awaria, pamięć, wydajnośći bezpieczeństwo. Badania przeprowadzone przy użyciu algorytmów związanych z XAI pokazują, że nie ma większych różnic w wynikach algorytmów stosowanych przy porównywaniu ich z innymi. Dzięki temu nie tylko użytkownicy mogą uzyskać wyniki z ewentualnymi wyjaśnieniami lub eksperci mogą zweryfikować model lub jego część przed wprowadzeniem do produkcji, ale także nie zapewnia to degradacji dokładności. Badania wykazały, że możnato zastosować w praktyce, ale do tej pory tego nie zrobiono.
Źródło:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 1; 14--17
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "bug triaging" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język