Software Defect Prediction via Attention-Based Recurrent Neural Network
المؤلفون المشاركون
Fan, Guisheng
Chen, Liqiong
Diao, Xuyang
Yang, Kang
Yu, Huiqun
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to improve software reliability, software defect prediction is applied to the process of software maintenance to identify potential bugs.
Traditional methods of software defect prediction mainly focus on designing static code metrics, which are input into machine learning classifiers to predict defect probabilities of the code.
However, the characteristics of these artificial metrics do not contain the syntactic structures and semantic information of programs.
Such information is more significant than manual metrics and can provide a more accurate predictive model.
In this paper, we propose a framework called defect prediction via attention-based recurrent neural network (DP-ARNN).
More specifically, DP-ARNN first parses abstract syntax trees (ASTs) of programs and extracts them as vectors.
Then it encodes vectors which are used as inputs of DP-ARNN by dictionary mapping and word embedding.
After that, it can automatically learn syntactic and semantic features.
Furthermore, it employs the attention mechanism to further generate significant features for accurate defect prediction.
To validate our method, we choose seven open-source Java projects in Apache, using F1-measure and area under the curve (AUC) as evaluation criteria.
The experimental results show that, in average, DP-ARNN improves the F1-measure by 14% and AUC by 7% compared with the state-of-the-art methods, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fan, Guisheng& Diao, Xuyang& Yu, Huiqun& Yang, Kang& Chen, Liqiong. 2019. Software Defect Prediction via Attention-Based Recurrent Neural Network. Scientific Programming،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210745
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fan, Guisheng…[et al.]. Software Defect Prediction via Attention-Based Recurrent Neural Network. Scientific Programming No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210745
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fan, Guisheng& Diao, Xuyang& Yu, Huiqun& Yang, Kang& Chen, Liqiong. Software Defect Prediction via Attention-Based Recurrent Neural Network. Scientific Programming. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210745
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210745
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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