引入缺陷的细粒度软件变更识别方法

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1、2014年9月第40卷第9期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsSeptember2014V01.40No.9引入缺陷的细粒度软件变更识别方法原子于莉莉刘超(北京航空航天大学计算机学院,北京100191)摘要:软件开发过程中,缺陷通过变更引入软件系统.为提高缺陷发现效率,降低人工审查成本,提出一种引入缺陷细粒度变更自动化识别方法.该方法基于机器学习分类思想,将细粒度变更作为实例,从时间、地点、内容、意图以及人员5方面构造特征集;采用程序静

2、态分析与自然语言语义分析相结合的方法挖掘软件历史库,自动化构建细粒度变更实例;使用软件历史中的细粒度变更实例训练分类器,从而识别新的细粒度变更是否引入了缺陷.在实际软件系统上运用成本有效性评估策略验证方法有效性.结果表明相比于文件和事务粒度的引入缺陷变更识别方法,该方法可显著降低人工审查成本.关键词:软件工程;软件开发;软件缺陷;细粒度软件变更;成本有效性中图分类号:TP311.5文献标识码:A文章编号:1001.5965(2014)09—1231-08Identificationmethodfordefect·-introdu

3、cingfine·-grainedsoftwarechangesYuanZiYuLiliLiuChao(SchoolofComputerScienceandEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)Abstract:Softwaredefectswereintroducedintosoftwaresystembysoftwarechangesinthesoftwarede.velopmentprocess.Anewm

4、ethodtoidentifydefect—introducingfine—grainedchangeswasproposedtoimprovetheefficiencyofdefectfindingandreducethecostofmanualinspection.Thismethodwasbasedontheideaofmachinelearningclassification.Ittookthefine—grainedchangeasclassificationinstanceandconstructedfea.ture

5、setfromfivedimensions,namelytime,context,content,purposeandimplementerofthechange.Itbuiltfine’grainedchangeinstancesautomaticallybyminingsoftwarehistoryrepositorieswiththeprogramstaticanal—ysisandnaturallanguagesemanticanalysistechniques.Ittrainedaclassifierbylearnin

6、gchangeinstancesinsoftwarehistory,whichcouldidentifywhetheranewfine-grainedchangeintroducedanydefectsornot.Cost.effectivenessanalysiswasconductedonrealsoftwaresystemstoverifythevalidityoftheproposedmethod.Theresultsindicatethatcomparedwithmethodsforfileandtransaction

7、levelchanges,thismethodcanreducethemanualinspectioncostsignificantly.Keywords:softwareengineering;softwaredevelopment;softwaredefect;fine.grainedsoftwarechange;coste{'fectiveness软件缺陷是危害软件质量、增加组织成本、延缓软件开发进度的重要因素.由于质量保证资源的有限,高效地发现和修复缺陷一直是软件工程领域的研究重点.为帮助软件人员有效分配测试和审查资源,

8、软件工程领域的研究者提出两种策略⋯:①在缺陷存在于软件系统之后,识别缺陷可能存在的区域;②在缺陷即将引人软件系统时,识别引人缺陷的软件变更.第②种策略的优势在于:一是在缺陷引入时给出警告,从而帮助软件人员更加及时地分配资源,发现缺陷;二是通过分析收稿日期:201

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