开源软件缺陷修复时间分析与预测研究的开题报告.docx
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开源软件缺陷修复时间分析与预测研究的开题报告开题报告一、题目:开源软件缺陷修复时间分析与预测研究二、研究背景及意义随着信息技术的快速发展,软件已成为许多行业的核心。开源软件因其开放的代码和免费的使用,已经被越来越多的用户和企业所接受并使用。然而,开源软件存在许多缺陷,这些缺陷可能会导致软件功能失效、性能下降、安全漏洞等问题。缺陷修复是开源软件开发的一个重要环节,它直接影响着软件品质和用户体验。当前,开源软件项目越来越庞大,软件缺陷报告数量也越来越多。然而,对于软件缺陷的修复时间,开发人员和用户都很关注,因为修复时间可能会影响软件的稳定性和可用性。因此,研究开源软件缺陷修复时间的性质和规律,进而预测软件缺陷修复时间,对于提高软件品质和用户体验具有十分重要的意义。三、研究内容及方法本课题旨在研究开源软件缺陷修复时间的性质和规律,进而构建预测模型,为开发人员和用户提供参考。研究内容包括以下方面:1.收集和整理开源软件缺陷数据收集和整理开源软件缺陷数据,包括缺陷报告时间、缺陷修复时间、缺陷修复方式、修复人员、缺陷类型等信息。2.分析开源软件缺陷修复时间的性质和规律通过统计分析开源软件缺陷修复时间的分布、均值、方差和极值等指标,探究开源软件缺陷修复的特点和规律。3.构建开源软件缺陷修复时间预测模型利用机器学习和数据挖掘技术,构建开源软件缺陷修复时间预测模型,输入修复前的缺陷属性和环境信息等,输出修复时间的预测结果。四、研究计划及预期成果本课题的研究计划如下:阶段一:收集和整理开源软件缺陷数据预计耗时:1个月阶段二:分析开源软件缺陷修复时间的性质和规律预计耗时:2个月阶段三:构建开源软件缺陷修复时间预测模型预计耗时:3个月预期成果:1.开源软件缺陷修复时间的性质和规律分析报告;2.开源软件缺陷修复时间预测模型及相关算法的实现;3.实验数据和结果分析报告。五、参考文献[1]KimS.,ZimmermannT.,NagappanN.Characterizingandpredictingwhichbugsgetreopened//Proceedingsofthe2008InternationalWorkingConferenceonMiningSoftwareRepositories.IEEEComputerSociety,2008:201-210.[2]ZimmermannT.,NagappanN.,GallHC.PredictingdefectsforEclipse[J]//Proceedingsofthe29thinternationalconferenceonSoftwareengineering.IEEEComputerSociety,2007:454-464.[3]ZhangM.,ZhangY.,ZhangL.Systemdebuggingtimepredictionusingcase-basedreasoning[J]//AppliedIntelligence,2011,34(4):462-479.[4]碘线,马吉辉.基于属性规约的软件缺陷分布式预测[J].计算机应用,2012,32(2):479-482.[5]黄雯,郑玮,许艳慧,等.基于决策树的Linux内核缺陷预测研究[J].计算机科学,2012,39(2):190-193,202.