修復自承認技術債務所需的預測努力程度

Kernekoncepter

不同類型的自承認技術債務需要不同程度的償還努力,其中代碼/設計債務、需求債務和測試債務需要更大的努力,而文檔債務需要較少的努力。我們提出了一種基於文本信息預測自承認技術債務償還努力的創新方法,並證明深度學習方法優於傳統機器學習方法。

Resumé

本研究旨在分析源代碼和提交消息,以調查償還不同類型的自承認技術債務(SATD)和非SATD項目所需的努力,自動估計這種償還努力,並確定與不同償還努力水平相關的關鍵詞。

首先,我們發現SATD項目的償還需要更多的代碼更改和文件更改,以及更高水平的代碼更改,這表明SATD項目需要更多的努力來處理其對系統其他部分的連鎖影響。

其次,我們發現不同類型的SATD項目需要不同程度的償還努力。文檔債務需要最少的努力,而需求債務需要最大的努力。代碼/設計債務和測試債務的努力程度介於兩者之間。

此外,我們提出了一種基於SATD文本信息預測償還努力的創新方法,並證明深度學習方法(如BERT和TextCNN)優於傳統機器學習方法。我們的模型能夠準確預測所需的代碼更改行數、文件更改數量以及不同重要性級別的代碼更改。

最後,我們分析並總結了與不同償還努力水平相關的關鍵詞。當償還努力較低時,關鍵詞通常與錯誤修復、警告更新或代碼註釋有關。而當償還努力較高時,關鍵詞則與代碼清理、更多測試和文檔更新等有關。這些發現有助於理解影響SATD償還複雜性的因素。

Statistik

添加的代碼行數(LA)平均值:文檔債務48.5,需求債務126.0,測試債務118.2,非SATD91.0
刪除的代碼行數(LD)平均值:文檔債務24.2,需求債務43.7,測試債務47.9,非SATD41.7
添加的文件數(FA)平均值:文檔債務0.24,需求債務0.83,測試債務0.83,非SATD0.62
修改的文件數(FM)平均值:文檔債務3.02,需求債務3.28,測試債務2.43,非SATD3.92
低重要性代碼更改(LCC)平均值:文檔債務1.28,需求債務9.76,測試債務8.51,非SATD5.63
中等重要性代碼更改(MCC)平均值:文檔債務0.66,需求債務5.83,測試債務4.08,非SATD3.10
高重要性代碼更改(HCC)平均值:文檔債務0.14,需求債務0.87,測試債務0.49,非SATD0.39
關鍵重要性代碼更改(CCC)平均值:文檔債務0.12,需求債務1.02,測試債務0.56,非SATD0.50

Citater

"當償還努力較低時,關鍵詞通常與錯誤修復、警告更新或代碼註釋有關。"
"當償還努力較高時,關鍵詞則與代碼清理、更多測試和文檔更新等有關。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

PRESTI: Predicting Repayment Effort of Self-Admitted Technical Debt Using Textual Information

by Yikun Li, Mo... kl. arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.06020.pdf

Dybere Forespørgsler

如何在軟件開發過程中有效地管理不同類型的自承認技術債務?

在軟件開發過程中，有效管理不同類型的自承認技術債務（Self-Admitted Technical Debt, SATD）需要採取系統化的方法。首先，開發團隊應該建立一個清晰的SATD識別機制，利用自動化工具分析源代碼註釋、提交信息和問題追蹤系統，以便及早識別和記錄SATD項目。其次，對於識別出的SATD項目，應進行分類，根據其類型（如代碼/設計債務、需求債務、文檔債務和測試債務）評估其償還努力。這可以通過使用機器學習模型（如PRESTI）來預測償還努力，從而幫助團隊優先處理高償還努力的項目。此外，定期回顧和更新SATD項目的狀態，並在開發過程中分配資源以解決這些債務，將有助於提高軟件的可維護性和整體質量。最後，開發團隊應該培養良好的文檔習慣，確保在代碼中清晰地記錄技術債務的原因和解決方案，以便未來的開發者能夠更好地理解和管理這些債務。

如何在不同的軟件專案中比較自承認技術債務的償還努力?

在不同的軟件專案中比較自承認技術債務的償還努力，可以通過建立一個統一的評估框架來實現。首先，應收集來自多個專案的SATD數據，包括提交信息、代碼變更和相關的償還努力指標（如新增和刪除的代碼行數、修改的文件數等）。接著，利用統計分析方法（如Mann-Whitney檢驗）來比較不同專案中SATD的償還努力，特別是針對不同類型的SATD進行深入分析。這樣的比較可以揭示哪些類型的SATD在特定專案中需要更多的償還努力，並幫助開發團隊識別最佳實踐和改進的機會。此外，通過機器學習模型（如BERT和TextCNN）來預測償還努力，能夠提供更精確的比較結果，並幫助團隊在資源分配和優先級設定上做出更明智的決策。

自承認技術債務的償還努力與軟件系統的整體質量和可維護性之間有何關係?

自承認技術債務的償還努力與軟件系統的整體質量和可維護性之間存在密切的關係。首先，償還SATD所需的努力通常反映了系統中潛在的設計缺陷和代碼質量問題。當開發團隊未能及時解決這些技術債務時，將導致系統的可維護性下降，因為未解決的SATD可能會增加未來修改和擴展的難度。其次，償還努力的高低也與系統的整體質量有關。研究顯示，償還代碼/設計債務和需求債務通常需要更多的努力，這表明這些類型的債務對系統的影響更為深遠，可能會導致更高的錯誤率和更低的性能。因此，通過有效管理和償還SATD，開發團隊不僅能夠提高系統的可維護性，還能提升整體質量，從而減少未來的維護成本和風險。