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| 近藤, 森, 水野, 崔, "深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測," 情報処理学会論文誌, 59(4), pp. 1250-1261, 2018年4月. | |
| ID | 765 |
| 分類 | 学術論文誌(査読付) |
| タグ | wcnn コミット ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 不具合 予測 学習 採録 深層 混入 済 評価 |
| 表題 (title) |
深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測 |
| 表題 (英文) |
Just-In-Time Defect Prediction Applying Deep Learning to Source Code Changes |
| 著者名 (author) |
近藤 将成,森 啓太,水野 修,崔 銀惠 |
| 英文著者名 (author) |
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi |
| キー (key) |
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi |
| 定期刊行物名 (journal) |
情報処理学会論文誌 |
| 定期刊行物名 (英文) |
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| 巻数 (volume) |
59 |
| 号数 (number) |
4 |
| ページ範囲 (pages) |
1250-1261 |
| 刊行月 (month) |
4 |
| 出版年 (year) |
2018 |
| Impact Factor (JCR) |
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| URL |
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| 付加情報 (note) |
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| 注釈 (annote) |
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| 内容梗概 (abstract) |
ソフトウェアの不具合予測は，ソフトウェアに潜む不具合を予測することで効率的なレビューやテ ストを可能にしようとするソフトウェア品質保証活動の 1 つである.従来の多くのソフトウェアの不具 合予測では，ソースコード分析による不具合予測を行っているが，粒度が粗くまた不具合予測の結果の フィードバックが遅い.この問題を解決するために，ソフトウェアの変更がコミットされたときに，その 変更によって不具合が起きるかどうかを予測する手法が提案され，近年注目を集めている.ソフトウェア の変更コミットの不具合予測に関する既存研究では，その変更に対するメトリクス(たとえば，修正され たファイル数，追加されたコード行数など)を計算した後に機械学習や深層学習を適用している.それに 対して，本研究では，変更のソースコード片のみに対して深層学習を適用することで不具合を予測する手 法，Word-Convolutional Neural Network(W-CNN)を提案する.我々は，評価実験によって，変更ソー スコード片に対する深層学習を用いた不具合予測が可能であること，さらに，提案手法 W-CNN は先行研 究に比べて，学習の時間はかかるものの，不具合予測の精度が優れており，予測時間が短いことを示す. |
| 論文電子ファイル | published (application/pdf) [一般閲覧可] |
| BiBTeXエントリ |
@article{id765,
title = {深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測},
author = {近藤 将成 and 森 啓太 and 水野 修 and 崔 銀惠},
journal = {情報処理学会論文誌},
volume = {59},
number = {4},
pages = {1250-1261},
month = {4},
year = {2018},
}
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