論文の概要: A Purpose-oriented Study on Open-source Software Commits and Their Impacts on Software Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02232v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 03:14:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 18:50:38.997372
- Title: A Purpose-oriented Study on Open-source Software Commits and Their Impacts on Software Quality
- Title(参考訳): オープンソースソフトウェアコミットの目的指向研究とソフトウェア品質への影響
- Authors: Jincheng He, Zhongheng He,
- Abstract要約: コミットを分類し、分類を自動化するために予測モデルをトレーニングし、異なる目的のコミットによってコミット品質がどのように影響するかを調査します。
これらの影響を特定することで、品質を改善するための変更をコミットするためのガイドラインを新たに確立します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Developing software with the source code open to the public is prevalent; however, similar to its closed counter part, open-source has quality problems, which cause functional failures, such as program breakdowns, and non-functional, such as long response times. Previous researchers have revealed when, where, how and what developers contribute to projects and how these aspects impact software quality. However, there has been little work on how different categories of commits impact software quality. To improve open-source software, we conducted this preliminary study to categorize commits, train prediction models to automate the classification, and investigate how commit quality is impacted by commits of different purposes. By identifying these impacts, we will establish a new set of guidelines for committing changes that will improve the quality.
- Abstract(参考訳): ソースコードを一般に公開するソフトウェアの開発は一般的であるが、クローズドカウンタ部と同様に、オープンソースには品質の問題があり、プログラムの故障や長時間の応答時間などの機能不全を引き起こす。
以前の研究者は、いつ、どこで、どのように、どのように、どのように開発者がプロジェクトに貢献するか、そしてこれらの側面がソフトウェアの品質にどのように影響するかを明らかにした。
しかし、コミットのカテゴリが異なることがソフトウェアの品質に与える影響についてはほとんど研究されていない。
オープンソースソフトウェアの改善のために,コミットの分類,分類の自動化のための予測モデルの訓練,異なる目的のコミットによるコミット品質への影響について検討した。
これらの影響を特定することで、品質を改善するための変更をコミットするためのガイドラインを新たに確立します。
関連論文リスト
- QualiTagger: Automating software quality detection in issue trackers [4.917423556150366]
この研究は、Transformerのような最先端のモデルを使って、テキストが通常、異なる品質特性に関連付けられているものを特定する。
また,オープンアクセス可能なソフトウェアリポジトリからのイシュートラッカにおける品質分布についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-15T10:40:40Z) - SEAlign: Alignment Training for Software Engineering Agent [38.05820118124528]
コード生成モデルと現実世界のソフトウェア開発タスクのギャップを埋めるため、SEAlignを提案する。
我々は,HumanEvalFix,SWE-Bench-Lite,SWE-Bench-Verifiedの3つの標準エージェントベンチマークでSEAlignを評価した。
我々はSEAlignを使ってエージェントベースのソフトウェア開発プラットフォームを開発し、いくつかの小さなアプリケーションの開発をうまく自動化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-24T08:59:21Z) - Lingma SWE-GPT: An Open Development-Process-Centric Language Model for Automated Software Improvement [62.94719119451089]
Lingma SWE-GPTシリーズは、現実世界のコード提出活動から学び、シミュレーションする。
Lingma SWE-GPT 72BはGitHubの30.20%の問題を解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-01T14:27:16Z) - 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) - Automatic Programming: Large Language Models and Beyond [48.34544922560503]
我々は,プログラマの責任に関するコード品質,セキュリティ,関連する問題について検討する。
ソフトウェア工学の進歩が自動プログラミングを実現する方法について論じる。
我々は、近い将来のプログラミング環境に焦点をあてて、先見的な視点で締めくくります。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T16:19:24Z) - Towards Understanding the Impact of Code Modifications on Software Quality Metrics [1.2277343096128712]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T08:41:18Z) - REEF: A Framework for Collecting Real-World Vulnerabilities and Fixes [40.401211102969356]
本稿では,REal-world vulnErabilities and Fixesをオープンソースリポジトリから収集するための自動収集フレームワークREEFを提案する。
脆弱性とその修正を収集する多言語クローラを開発し、高品質な脆弱性修正ペアをフィルタするためのメトリクスを設計する。
大規模な実験を通じて,我々の手法が高品質な脆弱性修正ペアを収集し,強力な説明を得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T02:50:08Z) - State-Of-The-Practice in Quality Assurance in Java-Based Open Source
Software Development [3.4800665691198565]
我々は、GitHub上の1,454の人気のあるオープンソースプロジェクトの開発において、品質保証アプローチが併用されているかどうかを調査する。
我々の研究は、一般的にプロジェクトは高強度で全ての品質保証プラクティスに従わないことを示唆している。
一般的に、我々の研究は、Javaベースのオープンソースソフトウェア開発において、既存の品質保証アプローチがどのように使われているか、より深く理解しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T07:43:11Z) - 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) - A Review On Software Defects Prediction Methods [0.0]
ソフトウェア欠陥分類のための機械学習アルゴリズムの性能解析を行う。
私たちはこの研究のためにNASAのpromiseデータセットリポジトリから7つのデータセットを使用しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T16:10:23Z)
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。