Tsuyoshi Fujiwara,Osamu Mizuno
不具合を含んでいそうなモジュール(Fault-prone モ ジュール)の予測には,複雑度メトリクスに基づいたモ デルが用いられることが多い.しかし,それらのモデル を構築するには,メトリクスを測定するための環境整備 やツールへの慣れが必要であり,現場への適用は簡単で はない.そこで,メトリクス測定を行わない Fault-prone モジュール検出手法として,「Fault-prone フィルタリン グ」というものが提唱されている.この手法は, スパム フィルタリングの理論を用いたものであり,ソースコー ドへの簡単な適用のみによって Fault-prone モジュールを検知できる.
本研究では,Fault-prone フィルタリングによる Fault- prone モジュール検出のより高い効果を得ることを目的 として,Fault-prone フィルタリングをバイトコードへ 適用した場合とソースコードへ適用した場合の比較実 験を行う.具体的には,対象とするプロジェクトのバイ トコードおよびソースコードから単語を抽出し,スパム フィルタに通して結果を得たのち,比較を行う,
本研究ではこの実験を通して,バイトコードによる不 具合予測が従来の不具合予測と比べて同等以上の精度を 得ることが可能であることを示した.
藤原 剛史,水野 修
Tsuyoshi Fujiwara,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2015
704
6
80-88
2
バイトコードを用いたテキスト分類による不具合予測
2015
Tsuyoshi Fujiwara
藤原 剛史
Tsuyoshi Fujiwara
751
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
ベイズ推定による優先度付き組み合わせテストの改良と不具合発見傾向の評価
Improvement of the Bayesian Inference Based Prioritized Combinatorial Testing and Assessment of the Tendency to Detect Faults
2017
Tsuyoshi Fujiwara
藤原 剛史
Tsuyoshi Fujiwara
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
711
2
7
バイトコードの機械学習に基づく不具合予測手法の提案
2015