研究目的
提出并评估利用开发者交互信息来提高软件缺陷预测准确性的微观交互指标（MIMs）。
研究成果
研究表明，当与现有指标结合使用时，MIMs能显著提高缺陷预测的准确性，为代码审查提供了一种具有成本效益的方法，并为开发者提供关于其行为的直观反馈。MIMs在以IDE为中心的工具中用于检测和预警行为异常方面显示出未来应用的潜力。
研究不足
该研究的局限性在于Mylyn数据的可用性和完整性，因为开发者可能不会始终提交其任务上下文，或者仅提交其中的一部分。所引用的系统和开发者的代表性也可能构成限制。
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[IEEE 2019年第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 光伏系统用地计算几何模型
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[IEEE 2019年第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 光伏系统用地计算几何模型
DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8980763
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
为促进软件质量保证，缺陷预测指标（如源代码度量、变更频率及历史缺陷数量）已被广泛研究。尽管学界普遍认为开发者行为交互模式会影响软件质量，但这些广泛应用的缺陷预测指标均未考虑开发者行为因素。为此我们提出微观交互度量指标（MIMs）——一种利用开发者交互信息的度量方法。通过Eclipse插件Mylyn捕获并存储任务会话中的文件编辑、浏览等开发者交互事件信息。实验评估表明：MIMs与现有软件度量结合能显著提升整体缺陷预测准确率，具有优异的成本效益表现，并能为开发者提供直观反馈，助其识别软件开发过程中的低效行为。
作者：
Taek Lee，Jaechang Nam，Donggyun Han，Sunghun Kim，Hoh Peter In
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