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Prediction of Residual Defects after Code Review Based on Reviewer Confidence Prédiction des défauts résiduels après la révision du code basée sur la confiance des évaluateurs

Shin KOMEDA, Masateru TSUNODA, Keitaro NAKASAI, Hidetake UWANO

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Résumé:

Une approche majeure pour améliorer la qualité des logiciels consiste à examiner le code source pour identifier les défauts. Pour faciliter l'identification des défauts, une approche dans laquelle un modèle d'apprentissage automatique prédit les défauts résiduels après la mise en œuvre d'une révision du code est adoptée. Une fois que le modèle a prédit l’existence de défauts résiduels, un deuxième examen est effectué pour identifier ces défauts résiduels. Pour améliorer la précision des prévisions du modèle, les informations connues des développeurs mais non enregistrées sous forme de données sont utilisées. La confiance dans l'évaluation est évaluée par les évaluateurs à l'aide d'une échelle de 10 points. Le résultat de l'évaluation est utilisé comme variable indépendante du modèle de prédiction des défauts résiduels. Les résultats expérimentaux indiquent que la confiance améliore la précision des prévisions.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E107-D No.3 pp.273-276
Date de publication
2024/03/01
Publicisé
2023/12/08
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2023MPL0002
Type de manuscrit
Special Section LETTER (Special Section on Empirical Software Engineering)
Catégories

Auteurs

Shin KOMEDA
  Kindai University
Masateru TSUNODA
  Kindai University
Keitaro NAKASAI
  Osaka Metropolitan University College of Technology
Hidetake UWANO
  Nara College

Mots-clés

Table des matières