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Studying re-opened bugs in open source software
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AI
DOI：10.1007/s10664-012-9228-6.png)
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摘要
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Bug修复占据了大量的软件维护资源。通常，错误被报告、修复、验证和关闭。但是，在某些情况下，必须重新打开错误。重新打开的错误会增加维护成本，降低软件的整体用户感知质量，并导致繁忙的从业人员不必要的返工。在本文中，我们通过对三个大型开源项目 (Eclipse，Apache和OpenOffice) 的案例研究来研究和预测重新打开的错误。我们按照四个维度构建我们的研究 :( 1) 工作习惯维度 (例如，最初关闭错误的工作日)，(2) 错误报告维度 (例如，在其中发现错误的组件) (3) 错误修复维度 (例如，执行初始修复所花费的时间量) 和 (4) 团队维度 (例如，错误修复者的经验)。我们使用上述因素构建决策树，旨在预测重新打开的错误。我们执行顶级节点分析，以确定哪些因素是bug是否会重新打开的最重要指标。我们的研究表明，bug最初关闭时的注释文本和最后状态是与是否重新打开bug相关的最重要因素。使用这些维度的组合，我们可以构建可解释的预测模型，在预测错误是否会被重新打开时，可以实现52.1-78.6% 和70.5-94.1% 范围内的召回之间的精度。我们发现，最能表明哪些bug可能会被重新打开的因素因项目而异。注释文本是Eclipse和OpenOffice项目中最重要的因素，而最后一个状态是Apache最重要的因素。应仔细检查这些因素，以减少由于重新打开的错误而导致的维护成本。
Keyword:
Bug reports
Re-opened bugs
Open source software
期刊
IF:
3.6
论文数:
2.0K
被引数:
5.3K
机构
引用论文
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