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開発者個人の活動に対する深層学習によるソフトウェア不具合検出技法

使用深度学习的软件缺陷检测技术用于个人开发人员活动

基本信息

批准号：
19J23477
负责人：
近藤将成
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Kyoto Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度，開発者個人の活動を考慮した深層学習による不具合予測に関する研究の中で，昨年度に詳しく判明した，開発者個人ごとにモデルを作成する際のデータ不足の問題を解決するための調査に従事した．具体的には（1）データセットの質的向上，及び，（2）深層学習モデルに精度的に匹敵する予測モデルの構築を行った．（1）では，不具合予測において，予測対象のソフトウェア構成要素の不具合の有無を同定する手法の改善案について，既存研究に対する網羅的な調査を行い，それらの手法の実装，及び，評価を行った．つまり，予測モデルを学習する際に利用する正解データセットの質を向上させる手法の網羅的な調査である．結果，不具合を含むソフトウェア構成要素を正確に同定すること，及び，漏れなく同定するために必要な特徴についての知見を得た．結果を論文としてまとめて現在投稿している．本成果は，不具合を含むとされるソフトウェア構成要素を正しく同定することに寄与でき，少ないデータながらも不具合を含むソフトウェア構成要素の特徴を正確に捉える上で重要である．（2）に関しても，同じく少ないデータにおいて正確な不具合予測を行うための研究である．昨年度の結果から，深層学習モデルを構築することが不可能なほどデータ数が少ない開発者に対しては，深層学習以外のモデルを用いることを検討しており，そのための網羅的な予測モデルの評価実験を行っていた．その結果をまとめ現在論文として投稿している．本成果は，実際の開発現場では，データ数の問題で深層学習モデルの適用が不可能な場合があるという現実の開発の問題を解決する上で重要な貢献を行うものである．

This year, the developer's individual activities are considered for deep learning, and there is no correlation between the prediction and the research. Last year, the developer's individual activities are identified in detail, and the problem of insufficient development is solved. Specifically,(1) the quality of the data is up, and (2) the accuracy of the data is up. (1) There is no correlation between the prediction and the method of improving the composition of the system, and there is no correlation between the prediction and the method of improving the composition of the system. There is no correlation between the existing research and the network. In the case of prediction and learning, use of positive solutions and qualitative methods to investigate the network. As a result, there is no combination of the elements of the system, and the necessary characteristics of the system are not found. The result is that the paper is now submitted. The results show that the composition elements of the system are not consistent with each other, and the characteristics of the composition elements of the system are not consistent with each other. (2) However, there are still too few data that are correct and not consistent with predictions. Last year's results showed that deep learning was not possible to construct, but rather to develop, deep learning was not possible to construct, but to develop, and deep learning was not possible to construct, but to develop, and to develop, and to and to develop, and to develop The result of the paper is now published. This achievement is an important contribution to solving the problem of development in the field of practical development.