情報検索に基づくBug Localizationへの不吉な臭いの深刻度の利用

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Abstract

大規模なソフトウェア開発では，ある特定のバグを解決するために修正すべきソースコード箇所を見つけるBug Localizationが必要である．情報検索に基づくBug Localization手法（IR手法）は，バグに関して記述されたバグレポートとソースコード内のモジュールとのテキスト類似度を計算し，これに基づき修正すべきモジュールを特定する．しかし，この手法は各モジュールのバグの出やすさの度合いを考慮していないため精度が低い．本論文では，ソースコード内のモジュールのバグの出やすさとして不吉な臭いを用い，これを既存のIR手法と組み合わせたBug Localization手法を提案する．提案手法では，不吉な臭いの深刻度と，ベクトル空間モデルに基づくテキスト類似度を統合した新しい評価値を定義している．これは深刻度の高い不吉な臭いとバグレポートとの高いテキスト類似性の両方を持つモジュールを上位に位置付け，バグを解決するために修正すべきモジュールを予測する．4つのOSSプロジェクトの過去のバグレポートを用いた評価では，いずれのプロジェクト，モジュール粒度においても提案手法の精度が既存のIR手法を上回り，また最大で269%の向上がみられた．

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• International Conference A Preliminary Study on Using Code Smells to Improve Bug Localization ICPC 2018

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@article{takahashi-a-at-sigse201803,
    author = {高橋 碧 and セーリム ナッタウット and 林 晋平 and 佐伯 元司},
    title = {情報検索に基づくBug Localizationへの不吉な臭いの深刻度の利用},
    journal = {情報処理学会研究報告},
    volume = {2018-SE-198},
    number = 16,
    pages = {1--8},
    year = 2018,
}