Intelligent Analysis of Software Maintenance Data
Notice bibliographique
Résumé
Amount of software engineering data gathered by software companies amplifies importance of tools and techniques dedicated to processing and analysis of data. More and more methods are being developed to extract knowledge from data and build data models. In such cases, selection of the most suitable data processing methods and quality of extracted knowledge is of great importance. Software maintenance is one of the most time and effort-consuming tasks among all phases of a software life cycle. Maintenance managers and personnel look for methods and tools supporting analysis of software maintenance data in order to gain knowledge needed to prepare better plans and schedules of software maintenance activities. Software engineering data models should provide quantitative as well as qualitative outputs. It is desirable to build these models based on a well-delineated logic structure. Such models would enhance maintainers’ understanding of factors which influence maintenance efforts. This chapter focuses on defect-related activities that are the core of corrective maintenance. Two aspects of these activities are considered: a number of software components that have to be examined during a defect removing process, and time needed to remove a single defect. Analysis of the available datasets leads to development of data models, extraction of IF-THEN rules from these models, and construction of ensemble-based prediction systems that are built based on these data models. The data models are developed using well-known tools such as See5/C5.0 and 4cRuleBuilder, and a new multi-level evolutionary-based algorithm. Single data models are put together into ensemble prediction systems that use elements of evidence theory for the purpose of inference about a degree of belief in the final prediction.Request access from your librarian to read this chapter's full text.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».