![](/images/graphics-bg.png)
High-Dimensional Hybrid Data Reduction for Effective Bug Triage
المؤلفون المشاركون
Ge, Xin
Li, Hui
Zheng, Shengjie
Wang, Jiahui
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Owing to the ever-expanding scale of software, solving the problem of bug triage efficiently and reasonably has become one of the most important issues in software project maintenance.
However, there are two challenges in bug triage: low quality of bug reports and engagement of developers.
Most of the existing bug triage solutions are based on the text information and have no consideration of developer engagement, which leads to the loss of bug triage accuracy.
To overcome these two challenges, we propose a high-dimensional hybrid data reduction method that combines feature selection with instance selection to build a small-scale and high-quality dataset of bug reports by removing redundant or noninformative bug reports and words.
In addition, we also study the recent engagement of developers, which can effectively distinguish similar bug reports and provide a more suitable list of the recommended developers.
Finally, we experiment with four bug repositories: GCC, OpenOffice, Mozilla, and NetBeans.
We experimentally verify that our method can effectively improve the efficiency of bug triage.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ge, Xin& Zheng, Shengjie& Wang, Jiahui& Li, Hui. 2020. High-Dimensional Hybrid Data Reduction for Effective Bug Triage. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195676
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ge, Xin…[et al.]. High-Dimensional Hybrid Data Reduction for Effective Bug Triage. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195676
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ge, Xin& Zheng, Shengjie& Wang, Jiahui& Li, Hui. High-Dimensional Hybrid Data Reduction for Effective Bug Triage. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195676
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195676
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)