Predicting Patch Re-submission Based on Code Review Process

IPSJ

Bibliographic Information

Other Title
  • コードレビュープロセスに基づくパッチ再投稿の予測

Description

オープンソースソフトウェア (OSS) プロジェクトでは，不具合修正，機能追加などの要求に対して，開発者がソースコードを開発，更新し，変更したファイル（パッチ）を作成する．パッチは，プロダクトに統合される前に，レビューアによって変更内容の検証が行われる．レビューアがパッチを採択，または，不採択と判断した場合，それ以降の検証は行われないが，再度修正を要求する場合がある．本論文では，パッチのレビュープロセスに基づきパッチの再投稿が必要か否かを判断するパッチ再投稿予測モデルを構築する．予測モデルは，コードレビュープロセス中の変更対象プログラムの決定，変更，検証の3つの工程に関するメトリクスを用いて構築する．Qtプロジェクトのレビューデータセットを用いて実験を行った結果，予測精度は再現率が0.686, 適合率が0.891, F値が0.775であり，レビューアの意見を示すメトリクスが再投稿に関係することが分かった．

In order to fix a bug or to create a new function for Open Source Software (OSS), the developers update source codes. The piece of software designed to update source code is called patch. In OSS projects, some reviewers (not the patch creater) usually verified the patches before integrating into the products. If the reviewers do not decide to integrate or abandon a patch, the reviewers will request the patch creator to update again (Patch Re-submission). This study proposed a method to predict patch re-submission based on code review process. We built the prediction model using Qt project dataset. Our classifiers indicated that: we can accurately predict the patch re-submission with , a recall of 0.686, a precision of 0.891, and a F value of 0.775; and reviewers comment is the most important factor to understand the patch re-submission.

Journal

Keywords

Details 詳細情報について

Report a problem

Back to top