論文の概要: Towards Understanding the Impact of Code Modifications on Software Quality Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03953v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 08:41:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 16:34:30.577086
- Title: Towards Understanding the Impact of Code Modifications on Software Quality Metrics
- Title（参考訳）: コード修正がソフトウェア品質指標に与える影響を理解するために
- Authors: Thomas Karanikiotis, Andreas L. Symeonidis,
- Abstract要約: 本研究の目的は、コード修正がソフトウェアの品質指標に与える影響を評価し、解釈することである。
基礎となる仮説は、ソフトウェア品質のメトリクスに類似した変更を誘発するコード修正は、異なるクラスタにグループ化できる、というものである。
結果は、コード修正の異なるクラスタを明らかにし、それぞれに簡潔な記述が伴い、ソフトウェアの品質指標に対する全体的な影響を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2277343096128712
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Context: In the realm of software development, maintaining high software quality is a persistent challenge. However, this challenge is often impeded by the lack of comprehensive understanding of how specific code modifications influence quality metrics. Objective: This study ventures to bridge this gap through an approach that aspires to assess and interpret the impact of code modifications. The underlying hypothesis posits that code modifications inducing similar changes in software quality metrics can be grouped into distinct clusters, which can be effectively described using an AI language model, thus providing a simple understanding of code changes and their quality implications. Method: To validate this hypothesis, we built and analyzed a dataset from popular GitHub repositories, segmented into individual code modifications. Each project was evaluated against software quality metrics pre and post-application. Machine learning techniques were utilized to cluster these modifications based on the induced changes in the metrics. Simultaneously, an AI language model was employed to generate descriptions of each modification's function. Results: The results reveal distinct clusters of code modifications, each accompanied by a concise description, revealing their collective impact on software quality metrics. Conclusions: The findings suggest that this research is a significant step towards a comprehensive understanding of the complex relationship between code changes and software quality, which has the potential to transform software maintenance strategies and enable the development of more accurate quality prediction models.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: ソフトウェア開発の世界では、高いソフトウェア品質を維持することが永続的な課題です。
しかしながら、この課題は、特定のコード修正が品質指標にどのように影響するかを包括的に理解していないために、しばしば妨げられます。
目的: この研究は、コード修正の影響を評価し、解釈しようとするアプローチを通じて、このギャップを埋めようとしている。
基礎となる仮説は、ソフトウェア品質のメトリクスに類似した変更を誘発するコード修正を、AI言語モデルを使用して効果的に記述可能な、個別のクラスタにグループ化することができる、というものである。
メソッド: この仮説を検証するために、人気のあるGitHubリポジトリからデータセットを構築し、分析し、個々のコード修正に分割しました。
各プロジェクトは、ソフトウェア品質のメトリクスを前も後もって評価した。
機械学習技術は、メトリクスの誘導的変化に基づいて、これらの変更をクラスタリングするために利用された。
同時に、各修正機能の記述を生成するために、AI言語モデルが採用された。
結果: 結果は異なるコード修正のクラスタを明らかにし、それぞれに簡潔な説明が伴い、ソフトウェア品質のメトリクスに対する全体的な影響を明らかにします。
結論: この研究は、コード変更とソフトウェア品質の複雑な関係を包括的に理解するための重要なステップであり、ソフトウェアメンテナンス戦略を変革し、より正確な品質予測モデルの開発を可能にする可能性があることを示唆している。
関連論文リスト
- Understanding Code Understandability Improvements in Code Reviews [79.16476505761582]
GitHub上のJavaオープンソースプロジェクトからの2,401のコードレビューコメントを分析した。
改善提案の83.9%が承認され、統合され、1%未満が後に復活した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T12:21:23Z) - Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。
LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。
本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z) - Leveraging Large Language Models for Efficient Failure Analysis in Game Development [47.618236610219554]
本稿では,テストの失敗の原因となるコードの変更を自動的に識別する手法を提案する。
このメソッドは、LLM(Large Language Models)を利用して、エラーメッセージと対応するコード変更を関連付ける。
当社のアプローチは新たに作成したデータセットで71%の精度に達しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T09:21:50Z) - Free Open Source Communities Sustainability: Does It Make a Difference
in Software Quality? [2.981092370528753]
本研究は,サステナビリティの異なる側面がソフトウェア品質に与える影響を実証的に検討することを目的とする。
4つのカテゴリにわたる16のサステナビリティ指標をサンプリングし、217のOSSプロジェクトに適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-10T09:37:44Z) - Do Internal Software Metrics Have Relationship with Fault-proneness and Change-proneness? [1.9526430269580959]
私たちは、ApacheとEclipseのエコシステムにおける変更の発端と欠陥の発端の計測とともに、25の社内ソフトウェアメトリクスを特定しました。
ほとんどのメトリクスは、障害発生率とほとんど、あるいは全く相関を持っていません。
継承、結合、コメントに関連するメトリクスは、変更の傾向と中程度から高い相関を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-23T07:19:41Z) - Quantifying Process Quality: The Role of Effective Organizational
Learning in Software Evolution [0.0]
現実世界のソフトウェアアプリケーションは、常に進化し続けなければならない。
ソフトウェア品質管理の従来の手法には、ソフトウェアの品質モデルと継続的コード検査ツールが含まれる。
しかし、開発プロセスの品質と結果のソフトウェア製品との間には、強い相関関係と因果関係がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T12:57:14Z) - An Analysis of the Effects of Decoding Algorithms on Fairness in
Open-Ended Language Generation [77.44921096644698]
本稿では,復号化アルゴリズムがLMフェアネスに与える影響を体系的に分析する。
公平さ、多様性、品質のトレードオフを分析します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-07T21:33:34Z) - The Mind Is a Powerful Place: How Showing Code Comprehensibility Metrics
Influences Code Understanding [10.644832702859484]
ソースコードの理解度を示す指標が,ソースコードの理解度を主観的に評価する上で,開発者を悩ませるかどうかを検討する。
その結果、理解度測定値の表示値は、開発者のコード理解度評価に大きく、かつ大きなアンカー効果があることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-16T14:27:45Z) - GO FIGURE: A Meta Evaluation of Factuality in Summarization [131.1087461486504]
本稿では,現実性評価指標を評価するメタ評価フレームワークGO FIGUREを紹介する。
10個の実測値のベンチマーク分析により、我々のフレームワークが堅牢で効率的な評価を提供することが明らかとなった。
また、QAメトリクスは、ドメイン間の事実性を測定する標準的なメトリクスよりも一般的に改善されているが、パフォーマンスは、質問を生成する方法に大きく依存していることも明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-24T08:30:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。