論文の概要: Fast and Accurate Heuristics for Bus-Factor Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09828v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 14:03:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.919887
• Title: Fast and Accurate Heuristics for Bus-Factor Estimation
• Title（参考訳）: バス要素推定のための高速かつ正確なヒューリスティックス
• Authors: Sebastiano Antonio Piccolo,
• Abstract要約: バスファクタは、コア知識や機能が損なわれる前に、プロジェクトが失うことのできる重要なコントリビュータ数を定量化する、重要なリスク指標です。 その実用的重要性にもかかわらず、バスファクターを正確に計算することは、確立された形式化の下でNP-Hardであり、大規模ソフトウェアシステムではスケーラブルな解析が不可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The bus-factor is a critical risk indicator that quantifies how many key contributors a project can afford to lose before core knowledge or functionality is compromised. Despite its practical importance, accurately computing the bus-factor is NP-Hard under established formalizations, making scalable analysis infeasible for large software systems. In this paper, we model software projects as bipartite graphs of developers and tasks and propose two novel approximation heuristics, Minimum Coverage and Maximum Coverage, based on iterative graph peeling, for two influential bus-factor formalizations. Our methods significantly outperform the widely adopted degree-based heuristic, which we show can yield severely inflated estimates. We conduct a comprehensive empirical evaluation on over $1\,000$ synthetic power-law graphs and demonstrate that our heuristics provide tighter estimates while scaling to graphs with millions of nodes and edges in minutes. Our results reveal that the proposed heuristics are not only more accurate but also robust to structural variations in developer-task assignment graph. We release our implementation as open-source software to support future research and practical adoption.
• Abstract（参考訳）: バスファクタは、コア知識や機能が損なわれる前に、プロジェクトが失うことのできる重要なコントリビュータ数を定量化する、重要なリスク指標です。 その実用的重要性にもかかわらず、バスファクターを正確に計算することは、確立された形式化の下でNP-Hardであり、大規模ソフトウェアシステムではスケーラブルな解析が不可能である。 本稿では,ソフトウェアプロジェクトを開発者とタスクの2部グラフとしてモデル化し,反復グラフの剥離に基づく2つの新しい近似ヒューリスティック,最小被覆と最大被覆を提案する。 本手法は広く採用されている等級に基づくヒューリスティックを著しく上回り, 高度に膨らませた推定値が得られることを示す。 我々は、合成パワーローグラフに10万ドルを超える総合的な実験的な評価を行い、我々のヒューリスティックスが、数百万のノードとエッジを持つグラフに数分でスケーリングしながら、より厳密な見積もりを提供することを示した。 提案したヒューリスティックスは, より正確であるだけでなく, 開発者タスク割り当てグラフの構造変化にも頑健であることがわかった。 今後の研究と実践的採用を支援するために,オープンソースソフトウェアとしての実装をリリースする。

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