Machine learning based prediction of complex bugs in source code
المؤلفون المشاركون
Uqayli, Ishrat Un Nisa
Ahsan, Sayyid Nadim
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2020)، ص ص. 26-37، 12ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
During software development and maintenance phases, the fixing of severe bugs are mostly very challenging and needs more efforts to fix them on a priority basis.
Several research works have been performed using software metrics and predict fault-prone software module.
In this paper, we propose an approach to categorize different types of bugs according to their severity and priority basis and then use them to label software metrics’ data.
Finally, we used labeled data to train the supervised machine learning models for the prediction of fault prone software modules.
Moreover, to build an effective prediction model, we used genetic algorithm to search those sets of metrics which are highly correlated with severe bugs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Uqayli, Ishrat Un Nisa& Ahsan, Sayyid Nadim. 2020. Machine learning based prediction of complex bugs in source code. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 1, pp.26-37.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-955147
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Uqayli, Ishrat Un Nisa& Ahsan, Sayyid Nadim. Machine learning based prediction of complex bugs in source code. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 1 (Jan. 2020), pp.26-37.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-955147
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Uqayli, Ishrat Un Nisa& Ahsan, Sayyid Nadim. Machine learning based prediction of complex bugs in source code. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 1, pp.26-37.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-955147
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 35-37
رقم السجل
BIM-955147
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