IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-SE-187 No /3/12 1,a) 1,b) Mozilla Firefox Eclipse Platform GNU Gcc % 43% 1. [1] Eclipse Mozilla 4 [3

Size: px

Start display at page:

Download "IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-SE-187 No /3/12 1,a) 1,b) Mozilla Firefox Eclipse Platform GNU Gcc % 43% 1. [1] Eclipse Mozilla 4 [3"

あおしにいだ
4 years ago
Views:

1 1,a) 1,b) Mozilla Firefox Eclipse Platform GNU Gcc % 43% 1. [1] Eclipse Mozilla 4 [3] [1, 3, 7] 1 Wakayama Uniersity a) s141015@sys.wakayama-u.ac.jp b) masao@sys.wakayama-u.ac.jp [6] 2. OSS [1,3,7] c 2015 Information Processing Society of Japan 1

2 Content-Based Recommendation Content-Based Recommendation (CBR) [1] Naive bayes SVM C % * CosTriage CosTriage [7] CBR CBR CosTriage CBR 5% 7-31% *1 3.1 (Multiple knapsack problem) [6] m n Maximize : v j x ij (1) Subject to : i=1 j=1 n w j x ij c i (i = 1, 2,..., m) (2) j=1 m x ij 1 (j = 1, 2,..., n) (3) i=1 x ij {0, 1} (j = 1, 2,..., n) (4) v j w j j x ij i j 0 1 (1) (2) i c i (3) (4) x ij 0 1 (2), (3), (4) (1) x ij lp solve *2 3.2 *2 lp solve 5.5: c 2015 Information Processing Society of Japan 2

情報処理学会研究報告図 2 図 1 修正可能なタスク量時間の求め方提案手法の全体像先して割当てるべきかを示す係数としてプリファレンス用語カテゴリ表 1 本論文で用いる用語一覧記号意味 k LDA で分類された不具合の種類修正タスクをどの開発者に優先的に割当プリファレンスコスト Pij Cij てるべきかを示す尺度 Pij とは開発者 Di が不具合修正タスク Bj

3 情報処理学会研究報告図 2 図 1 修正可能なタスク量時間の求め方提案手法の全体像先して割当てるべきかを示す係数としてプリファレンス用語カテゴリ表 1 本論文で用いる用語一覧記号意味 k LDA で分類された不具合の種類修正タスクをどの開発者に優先的に割当プリファレンスコスト Pij Cij てるべきかを示す尺度 Pij とは開発者 Di が不具合修正タスク Bj の修正に適 L Ti る方法は不具合報告の内容とその修正者を分類器で学習させることにより得る本研究では不具合報告の内容は様々であることが考えられるため未知のパターンに対し開発者 Di が不具合修正タスク Bj に要ても正しく識別する確率が高いこと高い汎化能力が期する時間過去に開発者 Di がカテゴリ待できる SVM を用いる [5] k の不具合修正タスクを完了するのに要不具合の修正コストタスクの集中を防ぐために設定する値一定期間内に修正可能なタスク量 (時間) 割当可能時間 Di が不具合修正タスク Bj の修正に適任である確率プリファレンス Pij として定義する適任である確率を求め任である確率を示しているした修正時間の平均値とした上限 P を用いるプリファレンスとは全開発者のうち開発者 Ti は開発者 Di の担当可能時間を示す Ti = 上限 L n j=1 Cij xij 不具合修正に必要な時間はどの開発者がどの不具合を修正するかによって異なる本研究では開発者 Di が不具合修正タスク Bj を修正する際に必要とされる時間を不具合修正コスト Cij と定義する本研究では過去の修正履歴から開発者 Di が不具合修正タスク Bj と類似した不具問題として定式化しこれを解くことでタスク割当ての最合の修正にかかった時間の平均を求め不具合修正コス適化を行うマルチナップサック問題では各ナップサット Cij として用いる不具合修正タスク Bj と類似した種クの重量制約のもと利得が最大となるアイテムとナップ類の不具合であるかの判断するために Latent Dirichlet サックの組合せを求めるが本問題では各開発者の時間 Allocation (LDA) [4] を用いて分類する本研究では不制限のもとプロジェクト全体で最も効率が良くなる開発具合の分類をそれぞれカテゴリ k と呼ぶなお開発者者と不具合の組合せを求めるによっては修正したことのないカテゴリも存在するそ本問題をマルチナップサック問題として応用する上でのままではコストを算出できないので協調フィルタリンプロジェクトをナップサックの集合各開発者が修正作業グ [?] を用いて算出できないコストを推論して補うに使える時間の上限を各ナップサックの最大重量不具合上限をアイテム不具合の修正に必要な時間コストを重み開発者が一定期間内に修正できるタスク量には限りがあ不具合に対する開発者の適性を数値化したもの (プリファると考えるのが自然である本研究では開発者 Di が一レンス) を利得として考える以降では本論文で用いる用定期間に修正可能なタスク量時間を考慮した不具合の語である修正作業に使える時間コストプリファレン割当てを行う図 2 は修正可能なタスク量の求め方を示スを定義するまた表 1 に用語の一覧をまとめ図 1 にした概略図である修正可能なタスク量は割当可能時間 Ti 本手法の全体像を示すなお本論文では開発者の一人一から求めるまた割当可能時間 Ti はあらかじめ設定す人の適性を反映できるようどの開発者がどの不具合を担る上限 L 日と新規の修正タスク割当時点で既に開発当するかによってプリファレンスやコストが異なるという者 Di が担当している不具合のコスト Cij から求めるモデルになっている点に注意されたいつまり一般的な新規に割当てる修正タスクのコストの合計が Ti を超えマルチナップサック問題 3.1 節参照と本問題におけるないようにすることで特定の開発者へ修正タスクが極端変数の形が若干異なっている (vj が Pij, wj が Cij となっに集中するのを防ぐ効果を期待できるなお上限 L はプている) ロジェクトによって大きさを変えることができるプリファレンス開発者の適性マルチナップサック問題の目的関数では目的変数に係数を設定する本研究では修正タスクをどの開発者に優 c 2015 Information Processing Society of Japan 3.3 定式化本研究では目的変数目的関数制約条件を次のように 3

4 3.3.1 x ij D i B j 0 D i B j 1 x ij {0, 1} (5) Maximize : m i=1 j=1 n P ij x ij (6) 2 (7) (8) n C ij x ij T i (i = 1, 2,..., m) (7) j=1 1 1 m x ij 1 (j = 1, 2,..., n) (8) i=1 3.4 Step 1: L L T i Step 2: D i k B j C ij P ij Step 3: Step 4: Step 5: T i Step 4 T i Step 6: Step.2 n T i n n(> 0) n T i Step 1 L I II III OSS ( Mozilla Firefox Eclipse Platform GNU Gcc ) [1,3,7] 2 4 (FIXED) 2 OSS c 2015 Information Processing Society of Japan 4

2 ( ) Fire 2010/7/5 2011/7/4 1,043 fox 2011/7/5 2011/9/27 142 Plat 2010/3/22 2011/3/21 783

10/1 10/2 10/3 既存手法提案手法 10/2 時点の割当結果 10/2より前に割当てられた不具合 3 10/4 割当最終日時点の割当結果修正時間 3 Firefox

5 6 4.4 7 2 1.9 1 1 1 59.9 38.5 27.5 CBR CosTriage CosTriage 3 CosTriage CBR 6 1 3 4.3 3 4.

5 2 ( ) Fire 2010/7/5 2011/7/4 1,043 fox 2011/7/5 2011/9/ Plat 2010/3/ /3/ form 2011/3/ /6/ Gcc 2009/12/ /12/ /12/ /3/ 実験上の日付 10/1 10/2 10/3 既存手法提案手法 10/2 時点の割当結果 10/2より前に割当てられた不具合 3 10/4 割当最終日時点の割当結果修正時間 3 Firefox Platform Gcc Firefox Platform Gcc 1, , CBR CosTriage CosTriage 3 CosTriage CBR CBR CosTriage CBR CosTriage SVM [1] C ij c 2015 Information Processing Society of Japan 5

6 L 3.4 Step 6 n 3 Firefox L=14 Platform L=7 Gcc L=6 n 1 LDA Arun [2] Firefox 7 Platform 12 Gcc Step 6 Step 2 Step 6 Step 2 Step 3 [7] 5 Firefox 1,702 1, Platform 1, Gcc 1,089 1, *3 = + 1 (9) * Firefox % Platform %Gcc % vs. CBR Firefox 12 Platform Gcc 3 Firefox 6 Platform 4 Gcc 3 CosTriage Firefox 4 Platform 3 Gcc 2 CBR Firefox 7 Platform 0 Gcc 1 Platform Gcc Firefox *3 c 2015 Information Processing Society of Japan 6

7 5.3 II 6 CBR Cos- Triage 7 7 Firefox 1,702 CBR 1,647 Costriage 1,215 1,092 CBR 3% Costriage 29% 36% CBR 34% CosTriage 10% Platform 1,003 CBR 957 Costriage CBR 5% Costriage 52% 43% CBR 40% CosTriage 21% Gcc 1,085 CBR 875 Costriage CBR 19% Costriage 54% 38% CBR 23% CosTriage 35% Firefox CBR 53 CosTriage Platform CBR 79 CosTriage Gcc CBR 108 CosTriage Firefox Cos CBR Triage ,702 1,647 1,215 1,092 Platform Cos CBR Triage , Gcc Cos CBR Triage , CBR CosTriage Firefox 53(89) 56(86) 119(23) Eclipse 79(89) 123(45) 158(10) Gcc 108(142) 166(84) 226(24) 226 CosTriage CosTriage 5.4 III 8 CBR CosTriage Firefox CBR 88.7% CosTriage 93.4% 62.7% Platform CBR 64.9% CosTriage 48.8% 42.3% Gcc CBR 82.8% CosTriage 66.4% 66.0%3 CBR 78.8% CosTriage 69.6% 57% CBR CosTriage CBR 13 CBR 38% L n c 2015 Information Processing Society of Japan 7

8 8 CBR CosTriage Firefox Platform Gcc L L Firefox 14 Platform 7 Gcc 6 L L L 5 L Firefox L 5 16 L 17 Platform Gcc L 2 5 L L CBR L 5 L 7. Mozilla Firefox Eclipse Platform GNU Gcc % 43% (C): [1] Anvik, J., Hiew, L. and Murphy, G. C.: Who should fix this bug?, Proc. of ICSE 2006, pp (2006). [2] Arun, R., Suresh, V., Veni Madhavan, C. E. and Narasimha Murthy, M. N.: On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocation: Some Observations, Proc. of the 14th Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Vol. I, pp (2010). [3] Bhattacharya, P. and Neamtiu, I.: Fine-grained incremental learning and multi-feature tossing graphs to improve bug triaging, Proc. of ICSM 2010, pp (2010). [4] Blei, D. M., Ng, A. Y. and Jordan, M. I.: Latent Dirichlet Allocation, Machine Learning Research, Vol. 3, pp (2003). [5] Gunn, S. R.: Support Vector Machines for Classification and Regression, Technical report, University of Southampton, Faculty of Engineering, Science and Mathematics; School of Electronics and Computer Science, University of Southampton (1998). [6] Martello, S. and Toth, P.: Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations, John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, USA (1990). [7] Park, J., Lee, M., Kim, Jinhan, H. S. and Kim, S.: COS- TRIAGE: A Cost-Aware Triage Algorithm for Bug Reporting Systems, Proc. of AAAI 2011 (2011). c 2015 Information Processing Society of Japan 8

[2] [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11] 0-1 Research Question RQ1 [3] RQ2 0-1 RQ3 (1) (2) 4 2 3 0-1 4 5 6 7 2. 2.1 OSS Bugzilla BT

[2] [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11] 0-1 Research Question RQ1 [3] RQ2 0-1 RQ3 (1) (2) 4 2 3 0-1 4 5 6 7 2. 2.1 OSS Bugzilla BT OSS 1,a) 1,b) 2,c) 3,d) 2014 5 19, 2014 11 10 OSS Mozilla Firefox Eclipse Platform 3 (1) (2) Firefox 50% Platform Firefox 34% Platform 38% (3) 2 OSS 0-1 A Bug Triaging Method for Reducing the Time to Fix