SEL@KIT: 中井, 水野, ソースコード静的解析結果を利用した不具合混入モジュールの予測手法の提案, 2011年6月.
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中井, 水野, "ソースコード静的解析結果を利用した不具合混入モジュールの予測手法の提案," ソフトウェア・シンポジウム2011, 09_研究論文 (Online only), 2011年6月.
ID 633
分類 国内会議(査読付)
タグ コード ソース モジュール 不具合 予測 手法 提案 混入 結果 解析 静的
表題 (title) ソースコード静的解析結果を利用した不具合混入モジュールの予測手法の提案
表題 (英文)
著者名 (author) 中井 道,水野 修
英文著者名 (author) Michi Nakai,Osamu Mizuno
編者名 (editor)
編者名 (英文)
キー (key) Michi Nakai,Osamu Mizuno
書籍・会議録表題 (booktitle) ソフトウェア・シンポジウム2011
書籍・会議録表題(英文)
巻数 (volume)
号数 (number)
ページ範囲 (pages) 09_研究論文 (Online only)
組織名 (organization)
出版元 (publisher)
出版元 (英文)
出版社住所 (address)
刊行月 (month) 6
出版年 (year) 2011
採択率 (acceptance)
URL http://sea.jp/ss2011/archives/category/proceedings
付加情報 (note) 長崎市
注釈 (annote)
内容梗概 (abstract) ソフトウェア中のモジュールと呼ばれる基本単位内に 不具合が混入しているか否かを予測する研究を「Fault- prone モジュールの予測」と呼び,長年研究が続けられて きている.我々は,Fault-prone モジュール予測の一手法と してスパムフィルタリングの理論に基づいた Fault-prone モジュールの検出手法を提案し,「Fault-prone フィルタリ ング」と呼んでいる.Fault-prone フィルタリングは,ソ フトウェアのソースコードモジュールをテキスト情報と してテキスト分類器(スパムフィルタ)に入力として与 え,学習・分類することで任意のソースコードモジュール に対する不具合の混入確率を出力する.だが,この手法 では,これまでソースコードモジュール以外のモジュー ルを学習・分類に用いてこなかった.Fault-prone フィル タリングに与える入力はテキスト情報であるため,本研 究では別のテキスト情報として,静的コード解析ツール PMD の出力を入力として与えることを考える.具体的 には各ソースコードに対して PMD の出力を取得し,そ れを Fault-prone フィルタリングへの入力として与える. その結果として,各ソースコードに対する不具合の混入 確率を得ることができると期待される.本研究では実験 により,この手法の評価を行った.実験から,全体的に は従来の手法とほぼ同程度の結果が得られた.特に,提 案手法では再現率に若干の向上が見られ,精度,適合率 等に若干の低下が見られることを確認した.このことか ら,PMD の出力は Fault-prone フィルタリングに与える 入力として十分利用可能であり,また,少しでも実不具 合の網羅率を上げたいときは,従来手法よりも効果的で あることが分かった.
論文電子ファイル 利用できません.
BiBTeXエントリ
@inproceedings{id633,
         title = {ソースコード静的解析結果を利用した不具合混入モジュールの予測手法の提案},
        author = {中井 道 and 水野 修},
     booktitle = {ソフトウェア・シンポジウム2011},
         pages = {09_研究論文 (Online only)},
         month = {6},
          year = {2011},
          note = {長崎市},
}
  

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