Predicting the Change Impact of Resolving Defects by Leveraging the Topics of Issue Reports in Open Source Software Systems
Notice bibliographique
Résumé
Upon receiving a new issue report, practitioners start by investigating the defect type, the potential fixing effort needed to resolve the defect and the change impact. Moreover, issue reports contain valuable information, such as, the title, description and severity, and researchers leverage the topics of issue reports as a collective metric portraying similar characteristics of a defect. Nonetheless, none of the existing studies leverage the defect topic, i.e., a semantic cluster of defects of the same nature, such as Performance, GUI, and Database , to estimate the change impact that represents the amount of change needed in terms of code churn and the number of files changed. To this end, in this article, we conduct an empirical study on 298,548 issue reports belonging to three large-scale open-source systems, i.e., Mozilla, Apache, and Eclipse, to estimate the change impact in terms of code churn or the number of files changed while leveraging the topics of issue reports. First, we adopt the Embedded Topic Model (ETM), a state-of-the-art topic modelling algorithm, to identify the topics. Second, we investigate the feasibility of predicting the change impact using the identified topics and other information extracted from the issue reports by building eight prediction models that classify issue reports requiring small or large change impact along two dimensions, i.e., the code churn size and the number of files changed. Our results suggest that XGBoost is the best-performing algorithm for predicting the change impact, with an AUC of 0.84, 0.76, and 0.73 for the code churn and 0.82, 0.71, and 0.73 for the number of files changed metric for Mozilla, Apache, and Eclipse, respectively. Our results also demonstrate that the topics of issue reports improve the recall of the prediction model by up to 45%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».