Explaining software defects using topic models
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have proposed various metrics based on measurable aspects of the source code entities (e.g., methods, classes, files, or modules) and the social structure of a software project in an effort to explain the relationships between software development and software defects. However, these metrics largely ignore the actual functionality, i.e., the conceptual concerns, of a software system, which are the main technical concepts that reflect the business logic or domain of the system. For instance, while lines of code may be a good general measure for defects, a large entity responsible for simple I/O tasks is likely to have fewer defects than a small entity responsible for complicated compiler implementation details. In this paper, we study the effect of conceptual concerns on code quality. We use a statistical topic modeling technique to approximate software concerns as topics; we then propose various metrics on these topics to help explain the defect-proneness (i.e., quality) of the entities. Paramount to our proposed metrics is that they take into account the defect history of each topic. Case studies on multiple versions of Mozilla Firefox, Eclipse, and Mylyn show that (i) some topics are much more defect-prone than others, (ii) defect-prone topics tend to remain so over time, and (iii) defect-prone topics provide additional explanatory power for code quality over existing structural and historical metrics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».