論文の概要: IRJIT: A simple, online, information retrieval approach for just-in-time software defect prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02435v2
• Date: Wed, 24 Jan 2024 20:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 19:03:33.823821
• Title: IRJIT: A simple, online, information retrieval approach for just-in-time software defect prediction
• Title（参考訳）: IRJIT:ジャスト・イン・タイムのソフトウェア欠陥予測のためのシンプルなオンライン情報検索手法
• Authors: Hareem Sahar, Abdul Ali Bangash, Abram Hindle, Denilson Barbosa
• Abstract要約: ジャスト・イン・タイムのソフトウェア欠陥予測は、コミットチェックイン時にそれらを特定することによって、ソフトウェアに欠陥を導入するのを防ぐ。 現在の欠陥予測アプローチは、変更メトリクスなどの手作業による機能に依存しており、マシンラーニングやディープラーニングモデルのトレーニングにコストがかかる。 我々は,ソースコード上の情報検索を利用して,過去のバグやクリーンなコミットと類似性に基づいて,新しいコミットをバグやクリーンとしてラベル付けするIRJITという手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.016730029019524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Just-in-Time software defect prediction (JIT-SDP) prevents the introduction of defects into the software by identifying them at commit check-in time. Current defect prediction approaches rely on manually crafted features such as change metrics and involve expensive to train machine learning or deep learning models. These models typically involve extensive training processes that may require significant computational resources and time. These characteristics can pose challenges when attempting to update the models in real-time as new examples become available, potentially impacting their suitability for fast online defect prediction. Furthermore, the reliance on a complex underlying model makes these approaches often less explainable, which means the developers cannot understand the reasons behind models' predictions. An approach that is not explainable might not be adopted in real-life development environments because of developers' lack of trust in its results. To address these limitations, we propose an approach called IRJIT that employs information retrieval on source code and labels new commits as buggy or clean based on their similarity to past buggy or clean commits. IRJIT approach is online and explainable as it can learn from new data without expensive retraining, and developers can see the documents that support a prediction, providing additional context. By evaluating 10 open-source datasets in a within project setting, we show that our approach is up to 23 times faster than the state-of-the-art, offers explainability at the commit and line level, and has comparable performance to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: just-in-time software defect prediction(jit-sdp)は、コミットチェックイン時に欠陥を識別することで、ソフトウェアへの欠陥の導入を防止する。 現在の欠陥予測アプローチは、変更メトリクスなどの手作業による機能に依存しており、マシンラーニングやディープラーニングモデルのトレーニングにコストがかかる。 これらのモデルは通常、膨大な計算リソースと時間を必要とする広範なトレーニングプロセスを伴う。 これらの特徴は、新しい例が利用可能になるにつれて、モデルをリアルタイムで更新しようとするときに問題を引き起こす可能性がある。 さらに、複雑なモデルに依存するため、これらのアプローチは説明できないことが多いため、開発者はモデルの予測の背後にある理由を理解できない。 説明できないアプローチは、開発者が結果に信頼できないため、実際の開発環境では採用されないかもしれない。 これらの制約に対処するため、IRJITと呼ばれるアプローチを提案し、ソースコードから情報検索を行い、過去のバグやクリーンなコミットと類似性に基づいて、新しいコミットをバギーやクリーンとしてラベル付けする。 IRJITアプローチは、高価な再トレーニングなしで新しいデータから学ぶことができ、開発者は予測をサポートするドキュメントを見ることができ、追加のコンテキストを提供する。 プロジェクト内で10のオープンソースデータセットを評価することで、私たちのアプローチは最先端の23倍の速度で、コミットとラインレベルでの説明可能性を提供し、最先端のものと同等のパフォーマンスを実現しています。

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