fcs | 前沿研究：面向移动应用的跨项目即时缺陷预测框架—论文—科学网-米乐m6棋牌官网

论文标题：（面向移动应用的跨项目即时缺陷预测框架）

期刊：

作者：tian cheng, kunsong zhao, song sun, muhammad mateen, junhao wen

发表时间：12 jan 2022

doi：

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导读

随着移动设备的蓬勃发展，android移动应用在人们的日常生活中发挥着不可替代的作用，其特点是频繁更新，涉及到很多代码提交，以满足新的需求。即时（jit）缺陷预测旨在确定提交实例是否会将缺陷引入新发布的应用程序中，并向开发人员提供即时反馈，这更适合移动应用程序。由于应用程序内的缺陷预测需要足够的历史数据来标记提交实例，这在实践中是不够的，一个替代方法是使用跨项目模型。在本研究中，我们提出了一种新的方法，称为kal，用于android移动应用的跨项目jit缺陷预测任务。具体来说，kal首先利用基于核主成分分析的技术将提交实例转换到高维特征空间，以获得具有代表性的特征。然后，利用对抗性学习技术提取共同特征嵌入，以用于模型构建。我们对14个android手机应用程序进行了实验，并采用4个工作量感知指标进行性能评估。对182个跨项目对的结果表明，我们提出的kal方法取得了比20种对比方法更好的性能。

文章精要

摘要

as the boom of mobile devices, android mobile apps play an irreplaceable roles in people’s daily life, which have the characteristics of frequent updates involving in many code commits to meet new requirements. just-in-time (jit) defect prediction aims to identify whether the commit instances will bring defects into the new release of apps and provides immediate feedback to developers, which is more suitable to mobile apps. as the within-app defect prediction needs sufficient historical data to label the commit instances, which is inadequate in practice, one alternative method is to use the cross-project model. in this work, we propose a novel method, called kal, for cross-project jit defect prediction task in the context of android mobile apps. more specifically, kal first transforms the commit instances into a high-dimensional feature space using kernel-based principal component analysis technique to obtain the representative features. then, the adversarial learning technique is used to extract the common feature embedding for the model building. we conduct experiments on 14 android mobile apps and employ four effort-aware indicators for performance evaluation. the results on 182 cross-project pairs demonstrate that our proposed kal method obtains better performance than 20 comparative methods.

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