ソフトウェア品質向上に向けた欠陥予測モデルのオンライン最適化の検討

缺陷预测模型在线优化提高软件质量的思考

基本信息

批准号：
21K11840
负责人：
角田雅照
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Kindai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

近年，ソフトウェアは社会活動のあらゆる場面で利用されており，社会のインフラストラクチャとなっている．そのため，ソフトウェアの信頼性を高めることは非常に重要である．ソフトウェアの信頼性を高めるための方法の一つは，設計書やソースコードに対してレビューを行い，ソフトウェアの欠陥を除去することである．レビューとは，ソフトウェアを実行するのではなく，レビュー対象物を読むことにより，欠陥を発見する作業を指す．レビューはソフトウェア開発において重要な作業の一つであり，これまで多くの研究で取り組まれてきた．レビューでの欠陥の見逃しを減少させるために，様々なレビュー方法が提案されている．例えば，アドホックレビューウォークスルー，インスペクションなどがあり，それぞれ実施に要する時間と効果が異なる．このため，これらから開発中のプロジェクトに適用する方法を選択する必要がある．適用方法の選択を支援するアプローチのひとつは，事前に様々な条件でレビュー方法を評価し，一般的に効果の高い方法を明確にすることである．本研究では，オンライン最適化のアプローチに基づき，複数のレビュー方法をレビュー中に評価し，最適な方法を動的に決定する．そのためにバンディットアルゴリズムに基づくレビュー最適化方法を提案する．バンディットアルゴリズムについて例を用いて説明する．当たり確率の異なる複数のスロットマシンがあり，100コインを賭けることができるとする．一般的なアプローチでは，特定のマシンに一度に100コイン全てを賭ける．これに対しバンディットアルゴリズムでは，報酬の期待値が高いマシンを特定するために，1コインずつあるマシンに賭け，もしそのマシンの報酬が低かった場合，別のスロットを選ぶことを繰り返す．本研究のアプローチでも同様に，レビュー対象文書を1ページずつ異なるレビュー方法で順にレビューし，最も効果の高い方法を特定する．

近年来，软件已经应用于社会活动的方方面面，成为社会的基础设施。因此，提高软件的可靠性非常重要。提高软件可靠性的方法之一是审查设计文档和源代码并消除软件缺陷。审查是指通过阅读正在审查的材料而不是通过运行软件来发现缺陷的任务。评审是软件开发中的重要任务之一，迄今为止已在许多研究中得到解决。已经提出了各种审查方法来减少审查期间被忽视的缺陷数量。例如，有临时审查演练、检查等，实施所需的时间和效果各不相同。因此，有必要从这些方法中选择一种方法应用于正在开发的项目中。支持申请方法选择的一种方法是在各种条件下提前评估审查方法，并明确哪些方法通常更有效。在本研究中，我们在评审过程中评估多种评审方法，并基于在线优化方法动态确定最佳方法。为此，我们提出了一种基于bandit算法的评论优化方法。我们将通过一个例子来解释 bandit 算法。假设有多台老虎机，获胜概率不同，您可以下注 100 个硬币。一种常见的方法是在一台特定机器上一次性下注所有 100 个硬币。相比之下，强盗算法会在一台机器上重复下注一枚硬币，以识别具有最高预期奖励值的机器，如果该机器的奖励较低，则选择另一个老虎机。同样，在本研究的方法中，我们使用不同的审阅方法依次审阅待审文档的每一页，并确定最有效的方法。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Wageningen University & Research(オランダ)

瓦赫宁根大学及研究中心（荷兰）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Using Bandit Algorithms for Selecting Feature Reduction Techniques in Software Defect Prediction

使用 Bandit 算法选择软件缺陷预测中的特征缩减技术

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Masateru Tsunoda; Akito Monden; Koji Toda; Amjed Tahir; Kwabena Ebo Bennin; Keitaro Nakasai; Masataka Nagura;Kenichi Matsumoto
通讯作者：
Kenichi Matsumoto

Using Bandit Algorithms for Project Selection in Cross-Project Defect Prediction

在跨项目缺陷预测中使用 Bandit 算法进行项目选择

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takuya Asano; Masateru Tsunoda; Koji Toda; Amjed Tahir; Kwabena Ebo Bennin; Keitaro Nakasai; Akito Monden; Kenichi Matsumoto
通讯作者：
Kenichi Matsumoto

Analyzing Web Search Strategy of Software Developers to Modify Source Codes

软件开发者修改源代码的Web搜索策略分析