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Data collection for Software Defect Prediction - An exploratory case study of open source software projects

机译：软件缺陷预测的数据收集-开源软件项目的探索性案例研究

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Software Defect Prediction (SDP) empirical studies are highly biased with the quality of data and widely suffer from limited generalizations. The main reasons are the lack of data and its systematic data collection procedures. Our research aims at producing the first systematically defined data collection procedure for SDP datasets that are obtained by linking separate development repositories. This paper is the first step to achieving that objective, performing an exploratory study. We review the existing literature on approaches and tools used in the collection of SDP datasets, derive a detailed collection procedure and test it in this exploratory study. We quantify the bias that may be caused by the issues we identified and we review 35 tools for software product metrics collection. The most critical issues are many-to-many relation between bug-file links, duplicated bug-file links and the issue of untraceable bugs. Our research provides more detailed, experience based data collection procedure, crucial for further development of SDP body of knowledge. Furthermore, our findings enabled us to develop the automatic data collection tool.
机译：软件缺陷预测（SDP）的经验研究高度偏重数据质量，并且普遍存在局限性。主要原因是缺乏数据及其系统的数据收集程序。我们的研究旨在为SDP数据集建立第一个系统定义的数据收集程序，该程序是通过链接单独的开发存储库而获得的。本文是实现该目标的第一步，进行了探索性研究。我们回顾了有关SDP数据集收集中使用的方法和工具的现有文献，得出了详细的收集程序并在此探索性研究中对其进行了测试。我们对可能由我们确定的问题引起的偏差进行了量化，并审查了35种用于软件产品指标收集的工具。最关键的问题是错误文件链接之间的多对多关系，重复的错误文件链接以及无法追踪的错误问题。我们的研究提供了更详细的，基于经验的数据收集程序，这对于SDP知识体系的进一步发展至关重要。此外，我们的发现使我们能够开发自动数据收集工具。

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