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。
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