مشاهده مشخصات مقاله
پیش‌بینی مفید بودن نظرات بررسی کد با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
|
Authors |
-
عاطفه محمدی
-
محمد امین فضلی
|
|
Conference |
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
امروزه بررسی کد همکار در پروژه‌های متن‌باز و تجاری، به طور وسیعی استفاده می‌شود. این اصل با تشخیص زودهنگام عیوب کد و نقض استانداردهای کدنویسی در فازهای ابتدایی توسعه، به حفظ کیفیت کد کمک می‌کند. بر اساس مطالعات انجام شده، بخش قابل توجهی از نظرات غیر مفید هستند یعنی منجر به تغییر در کد نمی‌شوند و توسط توسعه‌دهنده نادیده گرفته می‌شوند. بنابراین وجود ابزاری که بتواند به صورت خودکار نظرات مفید را تشخیص دهد تا در زمان توسعه‌دهندگان صرفه‌جویی کند، احساس می‌شود. در این پژوهش ابتدا عوامل مؤثر بر کیفیت نظرات بررسی کد در دو دسته عوامل مربوط به تجربه توسعه‌دهنده و ویژگی‌های متنی نظرات استخراج شد. سپس با توجه به عدم وجود مجموعه داده مناسبی که شامل این عوامل باشد یک مجموعه داده جمع‌آوری شد. در مرحله بعد یک مدل پیش‌بینی‌کننده نظرات مفید با کمک الگوریتم XGBoost پیاده‌سازی و عملکرد آن با سایر کارهای انجام‌شده در این زمینه مقایسه شد. نتایج به‌دست آمده نشان می‌دهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن دو مجموعه داده مجزا و با توجه به معیارهای صحت، فراخوانی و امتیاز اف-وان حدود سه درصد و با توجه به معیار دقت حدود یک درصد نسبت به تنها روش موجود، بهتر عمل کرده است. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}