ZGŁOŚ PROBLEM
ODSYŁACZE
Link do zasobu (skrót):
http://azon.e-science.pl/zasoby/49847Link do zasobu (repozytorium):
https://id.e-science.pl/records/49847Metadane zasobu
Tytuł |
Machine learning or information retrieval techniques for bug triaging: which is better? |
---|---|
Osoby |
Autorzy:
Anjali Goyal, Neetu Sardana
Partner: Politechnika Wrocławska |
Opis |
Bugs are the inevitable part of a software system. Nowadays, large software development projectseven release beta versions of their products to gather bug reports from users. The collected bugreports are then worked upon by various developers in order to resolve the defects and make thefinal software product more reliable. The high frequency of incoming bugs makes the bug handlinga difficult and time consuming task. Bug assignment is an integral part of bug triaging that aimsat the process of assigning a suitable developer for the reported bug who corrects the source codein order to resolve the bug. There are various semi and fully automated techniques to ease thetask of bug assignment. This paper presents the current state of the art of various techniquesused for bug report assignment. Through exhaustive research, the authors have observed that machine learning and information retrieval based bug assignment approaches are most popular inliterature. A deeper investigation has shown that the trend of techniques is taking a shift frommachine learning based approaches towards information retrieval based approaches. Therefore, thefocus of this work is to find the reason behind the observed drift and thus a comparative analysisis conducted on the bug reports of the Mozilla, Eclipse, Gnome and Open Office projects in theBugzilla repository. The results of the study show that the information retrieval based techniqueyields better efficiency in recommending the developers for bug reports. (Angielski) Opis w innym języku: Zasób o zwiększonej dostępności dla ON (osób z niepełnosprawnościami). (Polski) |
Słowa kluczowe | "adaptacja"@pl, "informatyka"@pl |
Klasyfikacja |
Typ zasobu:
artykuł, rozdział Dyscyplina naukowa: dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011) Grupa docelowa: ogół społeczeństwa, studenci, naukowcy Szkodliwe treści: Nie |
Charakterystyka |
Tytuł źródła: e-Informatica: Software Engineering Journal
Numeracja: Vol. 11, issue 1 Miejsce wydania: Wrocław Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej Czas wydania: 2017 Od strony: 125 Do strony: 149 ISSN: 1897-7979 Język zasobu: Angielski Identyfikatory: DOI: 10.5277/e-Inf170106 |
Linki zewnętrzne | |
Licencja | ID-NC-ND |
Informacje techniczne |
Deponujący: Magdalena Kruczek Data udostępnienia: 29-08-2019 |
Kolekcje | Kolekcja Politechniki Wrocławskiej, Kolekcja e-Dostępność |
Cytowanie
Anjali Goyal, Neetu Sardana. Machine learning or information retrieval techniques for bug triaging: which is better?. [artykuł, rozdział] Dostępny w Atlasie Zasobów Otwartej Nauki, . Licencja: ID-NC-ND, https://azon.e-science.pl/licencje/ID-NC-ND_PWr.pdf. Data dostępu: DD.MM.RRRR.
Podobne zasoby
An empirical evaluation of refactoring
Dirk Wilking, Umar Khan, Stefan Kowalewski, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)
From principles to details: integrated framework for architecture modelling of large scale software systems
Jaroslav Žáček, František Huňka, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)
Sztuczna inteligencja w świecie rzeczywistym
Sylwia Majchrowska, wideo, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)
Media w sieci
Włodzimierz Gogołek, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018)
Time domain measurement representation in computer system diagnostics and performance analysis
Stanisław Wideł, Jarosław Flak, Piotr Gaj, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)
Contents [e-Informatica Software Engineering Journal, Vol. 3, 2009, Issue 1]
Zbigniew Huzar, Lech Madeyski, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)