Understanding the value of considering client usage context in package cohesion for fault-proneness prediction
Understanding the value of considering client usage context in package cohesion for fault-proneness prediction
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了解在包内聚力中考虑客户端使用上下文对于错误倾向预测的价值
DOI：
10.1007/s10515-016-0198-6
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发表时间：
2017-06
影响因子：
3.4
通讯作者：
Baowen Xu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hareton Leung;Yansong Wu;Yuming Zhou;Baowen Xu
到目前为止，已经从内部结构和外部使用的角度提出了许多包内聚度量。基于客户端使用上下文（即客户端使用包的方式）是否被利用，我们将这些度量分为两类：非基于上下文的和基于上下文的。目前，还没有全面的实证研究致力于理解客户端使用上下文对故障倾向预测的实际价值。在本研究中，我们进行了深入的实证研究，以探讨在包内聚中考虑客户端使用上下文对错误倾向预测的价值。首先，我们使用主成分分析来检查基于上下文和非基于上下文的内聚度量之间的关系。其次，我们采用单变量逻辑回归分析来研究基于上下文的内聚度量与错误倾向之间的相关性。然后，我们建立多元预测模型来分析基于上下文的内聚度量在单独使用或与非基于上下文的内聚度量一起使用时的故障倾向预测能力。为了获得全面的评价，我们从交叉验证和跨版本的角度评估了这些多变量模型在排序和分类场景中的有效性。实验结果表明：(1)基于上下文的衔接度量与非基于上下文的衔接度量是互补的；(2)大多数基于上下文的衔接指标与错误倾向呈显著负相关；(3)无论是单独使用，还是与非基于上下文的内聚度量一起使用，基于上下文的内聚度量在交叉验证和跨版本评估下，都能显著提高所研究的大多数系统的故障倾向预测的有效性。客户端使用上下文在包内聚预测错误倾向方面具有重要价值。
By far, many package cohesion metrics have been proposed from internal structure view and external usage view. Based on whether client usage context (i.e., the way packages are used by their clients) is exploited, we group these metrics into two categories: non-context-based and context-based. Currently, there is no comprehensive empirical research devoted to understanding the actual value of client usage context for fault-proneness prediction. In this study, we conduct a thorough empirical study to investigate the value of considering client usage context in package cohesion for fault-proneness prediction. First, we use principal component analysis to examine the relationships between context-based and non-context-based cohesion metrics. Second, we employ univariate logistic regression analysis to investigate the correlation between context-based cohesion metrics and fault-proneness. Then, we build multivariate prediction models to analyze the ability of context-based cohesion metrics for fault-proneness prediction when used alone or used together with non-context-based cohesion metrics. To obtain comprehensive evaluations, we evaluate the effectiveness of these multivariate models in the ranking and classification scenarios from both cross-validation and across-version perspectives. The experimental results show that (1) context-based cohesion metrics are complementary to non-context-based cohesion metrics; (2) most of context-based cohesion metrics have a significantly negative association with fault-proneness; (3) when used alone or used together with non-context-based cohesion metrics, context-based cohesion metrics can substantially improve the effectiveness of fault-proneness prediction in most studied systems under both cross-validation and across-version evaluation. Client usage context has an important value in package cohesion for fault-proneness prediction.
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DOI：
10.1109/icse.2013.6606589
发表时间：
2013-05
期刊：
2013 35th International Conference on Software Engineering (ICSE)
影响因子：
--
作者：
Foyzur Rahman;Premkumar T. Devanbu
通讯作者：
Foyzur Rahman;Premkumar T. Devanbu
DOI：
--
发表时间：
2003
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Schein;L. Saul;L. Ungar
通讯作者：
A. Schein;L. Saul;L. Ungar
DOI：
10.1109/esem.2009.5316024
发表时间：
2009-10
期刊：
2009 3rd International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement
影响因子：
--
作者：
Thomas Zimmermann;Nachiappan Nagappan
通讯作者：
Thomas Zimmermann;Nachiappan Nagappan
DOI：
10.7892/boris.104700
发表时间：
2006-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
María Laura Ponisio
通讯作者：
María Laura Ponisio
DOI：
--
发表时间：
1974
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jin Liang;Bin Yu;Zhenyu Yang;Klara Nahrstedt
通讯作者：
Jin Liang;Bin Yu;Zhenyu Yang;Klara Nahrstedt