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Classifying Bug Reports to Bugs and Other Requests Using Topic Modeling
http://hdl.handle.net/10061/12744
http://hdl.handle.net/10061/12744700eeb6a-fb43-44b2-b764-ed0471469c10
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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fulltext (251.0 kB)
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| Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2018-10-30 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Classifying Bug Reports to Bugs and Other Requests Using Topic Modeling | |||||
| 言語 | en | |||||
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| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Bayes methods | |||||
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| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | decision trees | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | pattern classification | |||||
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| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | program debugging | |||||
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| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | regression analysis | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Lucene project | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Jackrabbit | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | HTTPClient | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | F-measure score | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | logistic regression | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | naive Bayes classifier | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | decision tree | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | open-source software projects | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | bug report preprocessing | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | automatic bug report classification techniques | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | bug triaging | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | bug prediction | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | topic modeling | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Logistics | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Computer bugs | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Vectors | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Data mining | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Software | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Data models | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Predictive models | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | bug classification | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | topic modeling | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | bug reports | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | open access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
| 著者 |
Pingclasai, Natthakul
× Pingclasai, Natthakul× 畑, 秀明× Matsumoto, Ken-ichi |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Bug reports are widely used in several research areas such as bug prediction, bug triaging, and etc. The performance of these studies relies on the information from bug reports. Previous study showed that a significant number of bug reports are actually misclassified between bugs and non-bugs. However, classifying bug reports is a time-consuming task. In the previous study, researchers spent 90 days to classify manually more than 7,000 bug reports. To tackle this problem, we propose automatic bug report classification techniques. We apply topic modeling to the corpora of pre-processed bug reports of three open-source software projects with decision tree, naive Bayes classifier, and logistic regression. The performance in classification, measured in F-measure score, varies between 0.66-0.76, 0.65-0.77, and 0.71-0.82 for HTTPClient, Jackrabbit, and Lucene project respectively. | |||||
| 書誌情報 |
p. 13-18, 発行日 2013 |
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| 会議情報 | ||||||
| 会議名 | APSEC 2013 : 2013 20th Asia-Pacific Software Engineering Conference(en) | |||||
| 開催期間 | 2-5 Dec. 2013,(en) | |||||
| 開催地 | Bangkok(en) | |||||
| 開催国 | THA | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | IEEE | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1530-1362 | |||||
| 出版者版DOI | ||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1109/APSEC.2013.105 | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | c Copyright IEEE 2013 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | AM | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
