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元分析技术及其在软件工程中的应用被引量：1: 1; 作者卢红敏许蕾徐宝文《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期115-118,共4页; 从单个实验研究中很难得到可靠的实验结论,因此需要统计的方法将多个实验研究中的结果进行合并。首先,介绍将多个实验结果进行合并的统计元分析技术。然后,阐述元分析在软件工程研究中的重要意义以及当前的应用现状。最后,分析并总结其... 展开更多; 关键词元分析随机效应模型固定效应模型实证软件工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合加权代码异味强度因子软件缺陷预测模型被引量：1: 2; 作者陈镜如黄子杰高建华《计算机工程与设计》北大核心 2022年第12期3356-3364,共9页; 现有代码异味强度检测方法未考虑度量对代码异味的影响力度。基于已有代码异味强度检测方法,分析度量对代码异味的影响力度,改进代码异味强度检测方法。应用随机森林得到影响代码异味的度量的特征重要性,将各度量的评估值作为各度量的权... 展开更多; 关键词代码异味检测代码异味强度特征重要性相关性分析缺陷预测开源软件实证软件工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多标签学习的代码评审意见质量评价: 3; 作者杨岚心张贺 +5 位作者徐近伟张逸凡王梓宽周鑫李京悦荣国平《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2775-2794,共20页; 代码评审是现代软件开发过程中被广泛应用的最佳实践之一,其对于软件质量保证和工程能力提升都具有重要意义.代码评审意见是代码评审最主要和最重要的产出之一,其不仅是评审者对代码变更的质量感知,而且是作者修复代码缺陷和提升质量的... 展开更多; 关键词软件质量保证代码评审代码评审意见质量评价多标签学习实证软件工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向智能计算框架的即时缺陷预测被引量：4: 4; 作者葛建虞慧群 +2 位作者范贵生唐锏浩黄子杰《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3966-3980,共15页; 作为人工智能工程化的实现工具,智能计算框架已在近年来被广泛应用,其可靠性对于人工智能的有效实现至关重要.然而,智能计算框架的可靠性保障具有挑战性,一方面,智能计算框架代码迭代迅速、测试困难;另一方面,与传统软件不同,智能计算... 展开更多; 关键词智能计算框架即时缺陷预测可解释人工智能实证软件工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合测试异味的即时缺陷预测模型探究被引量：1: 5; 作者殷瑞笛吴海涛 +1 位作者高建华黄子杰《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第4期872-881,共10页; 测试异味是软件测试中存在不良设计和不良实现的征兆.以前的研究表明,测试异味的存在与生产代码的缺陷倾向有着明显的关联,而最近的研究表明,测试相关的因素可以作为软件代码质量的可靠预测特征.本文在原有的即时缺陷预测模型中加入测... 展开更多; 关键词测试异味即时缺陷预测可解释人工智能实证软件工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名元分析技术及其在软件工程中的应用被引量：1: 1; 作者卢红敏许蕾徐宝文; 机构东南大学计算机科学与工程学院南京大学计算机科学与技术系; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期115-118,共4页; 基金国家自然科学基金(61073029 90818027)资助; 文摘从单个实验研究中很难得到可靠的实验结论,因此需要统计的方法将多个实验研究中的结果进行合并。首先,介绍将多个实验结果进行合并的统计元分析技术。然后,阐述元分析在软件工程研究中的重要意义以及当前的应用现状。最后,分析并总结其中存在的问题。; 关键词元分析随机效应模型固定效应模型实证软件工程; Keywords Meta-analysis Random-effect model Fixed-effect model Empirical software engineering; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合加权代码异味强度因子软件缺陷预测模型被引量：1: 2; 作者陈镜如黄子杰高建华; 机构上海师范大学计算机科学与技术系华东理工大学计算机科学与工程系; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2022年第12期3356-3364,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61672355)。; 文摘现有代码异味强度检测方法未考虑度量对代码异味的影响力度。基于已有代码异味强度检测方法,分析度量对代码异味的影响力度,改进代码异味强度检测方法。应用随机森林得到影响代码异味的度量的特征重要性,将各度量的评估值作为各度量的权值,检测加权代码异味强度的值。评估检测策略时,对各个度量的相关性进行分析,发现用于检测的度量之间缺乏相关性,符合从不同角度衡量代码异味的思想。当加权代码异味强度作为缺陷模型预测因子时,可提高缺陷预测模型约2%的F-Measure值。; 关键词代码异味检测代码异味强度特征重要性相关性分析缺陷预测开源软件实证软件工程; Keywords code smell detection code smell intensity feature importance correlation analysis defect prediction open-source software empirical software engineering; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多标签学习的代码评审意见质量评价: 3; 作者杨岚心张贺徐近伟张逸凡王梓宽周鑫李京悦荣国平; 机构南京大学软件学院计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) Department of Computer Science; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2775-2794,共20页; 基金国家自然科学基金(62072227,62202219) 国家重点研发计划(2019YFE0105500) +2 种基金海外开放课题(KFKT2022A09)。; 文摘代码评审是现代软件开发过程中被广泛应用的最佳实践之一,其对于软件质量保证和工程能力提升都具有重要意义.代码评审意见是代码评审最主要和最重要的产出之一,其不仅是评审者对代码变更的质量感知,而且是作者修复代码缺陷和提升质量的重要参考.目前,全球各大软件组织都相继制定了代码评审指南,但仍缺少针对代码评审意见质量的有效的评价方式和方法.为了实现可解释的、自动化的评价,开展文献综述、案例分析等若干实证研究,并在此基础上提出一种基于多标签学习的代码评审意见质量评价方法.实验使用某大型软件企业的34个商业项目的共计17000条评审意见作为数据集.结果表明所提出的方法能够有效地评价代码评审意见质量属性和质量等级.除此以外,还提供若干建模经验,如评审意见标注和校验等,旨在帮助那些受代码评审困扰的软件组织更好地实施所提出的方法.; 关键词软件质量保证代码评审代码评审意见质量评价多标签学习实证软件工程; Keywords software quality assurance code review code review comment(CRC) quality evaluation multi-label learning empirical software engineering; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向智能计算框架的即时缺陷预测被引量：4: 4; 作者葛建虞慧群范贵生唐锏浩黄子杰; 机构华东理工大学计算机科学与工程系; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3966-3980,共15页; 基金国家自然科学基金(61772200) 上海市自然科学基金(21ZR1416300)。; 文摘作为人工智能工程化的实现工具,智能计算框架已在近年来被广泛应用,其可靠性对于人工智能的有效实现至关重要.然而,智能计算框架的可靠性保障具有挑战性,一方面,智能计算框架代码迭代迅速、测试困难;另一方面,与传统软件不同,智能计算框架涉及大量张量计算,其代码规范缺乏软件工程理论指导.为了解决这一问题,现有的工作主要使用模糊测试手段实现缺陷定位,然而,这类方法只能实现特定类型缺陷的精准定位,却难以即时地在开发过程中引导开发者关注软件质量.因此,将国内外常见的智能计算框架(TensorFlow,百度飞桨等)作为研究对象,选取多种变更特征构建数据集,在代码提交级别对智能计算框架进行即时缺陷预测.另外,在此基础上使用LDA主题建模技术挖掘代码和代码提交信息作为新的特征,并使用随机森林进行预测.结果发现AUC-ROC平均值为0.77,且语义信息可以略微提升预测性能.最后,使用可解释机器学习方法 SHAP分析各特征属性对模型预测输出的影响,发现:(1)基本特征对于模型的影响符合传统软件开发规律;(2)代码和提交信息中的语义特征对模型的预测结果有重要影响;(3)不同系统中的不同特征对模型预测输出的贡献度排序也存在较大差异.; 关键词智能计算框架即时缺陷预测可解释人工智能实证软件工程; Keywords intelligent computing framework just-in-time defect prediction explainable artificial intelligence empirical software engineering; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合测试异味的即时缺陷预测模型探究被引量：1: 5; 作者殷瑞笛吴海涛高建华黄子杰; 机构上海师范大学计算机科学与技术华东理工大学计算机科学与技术; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第4期872-881,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61672355)资助。; 文摘测试异味是软件测试中存在不良设计和不良实现的征兆.以前的研究表明,测试异味的存在与生产代码的缺陷倾向有着明显的关联,而最近的研究表明,测试相关的因素可以作为软件代码质量的可靠预测特征.本文在原有的即时缺陷预测模型中加入测试异味这一新角度的特征,构建包含代码度量、过程度量和测试异味3不同角度的特征数据集,涉及从代码编写到代码测试再到后期维护的全过程.本文在5个系统中实验并对比了新模型与旧模型的性能,以探究测试异味对即时缺陷预测模型效果的提升,并用可解释性人工智能算法衡量特征重要性.结果显示,加入测试异味后,模型的AUC_ROC值提升了2.5%-6.7%,精度提高1.4%-3.9%,召回率提高0.8%-4%,F1值提高2.3%-4.6%.根据可解释性人工智能算法SHAP分析的各特征属性对模型预测输出的贡献度排序,贡献度排在前20位的特征属性中有6种测试异味,分别为ECT,UT,AR,GF,MNT,ET,其中ECT对模型输出贡献度排在第9位,而ET则排在第20位,这表明不同测试异味对缺陷预测的贡献度有差别.同时,不同系统中的测试异味对模型预测输出的贡献度排序也存在较大差异.; 关键词测试异味即时缺陷预测可解释人工智能实证软件工程; Keywords test smell just-in-time defect prediction explainable AI empirical software engineering; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	元分析技术及其在软件工程中的应用	卢红敏许蕾徐宝文	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合加权代码异味强度因子软件缺陷预测模型	陈镜如黄子杰高建华	《计算机工程与设计》北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多标签学习的代码评审意见质量评价	杨岚心张贺徐近伟张逸凡王梓宽周鑫李京悦荣国平	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向智能计算框架的即时缺陷预测	葛建虞慧群范贵生唐锏浩黄子杰	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	融合测试异味的即时缺陷预测模型探究	殷瑞笛吴海涛高建华黄子杰	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料