Using fuzzy code search to link code fragments in discussions to source code
Notice bibliographique
Résumé
When discussing software, practitioners often reference parts of the project's source code. Such references have different motivations, such as mentoring and guiding less experienced developers, pointing out code that needs changes, or proposing possible strategies for the implementation of future changes. The fact that particular parts of a source code are being discussed makes these parts of the software special. Knowing which code is being talked about the most can not only help practitioners to guide important software engineering and maintenance activities, but also act as a high-level documentation of development activities for managers. In this paper, we use clone- detection as specific instance of a code search based approach for establishing links between code fragments that are discussed by developers and the actual source code of a project. Through a case study on the Eclipse project we explore the traceability links established through this approach, both quantitatively and qualitatively, and compare fuzzy code search based traceability linking to classical approaches, in particular change log analysis and information retrieval. We demonstrate a sample application of code search based traceability links by visualizing those parts of the project that are most discussed in issue reports with a Treemap visualization. The results of our case study show that the traceability links established through fuzzy code search- based traceability linking are conceptually different than classical approaches based on change log analysis or information retrieval.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».