Finding expert developers using artifact traceability graphs
Yapı izlenebilirlik çizgelerini kullanarak uzman geliştirici bulma
- Tez No: 898119
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERAY TÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mentörluk yazılım sektöründe yaygın olan bir uygulamadır. Bu uygulama ile mentör işe yeni başlayan bir danışan ile eşleşir ve danışanın işe başlama süreci kolaylaşır. Daha sonra, yazılım geliştirme sürecinde, geliştiriciler kod temelinin aşina olmadıkları bölümlerinde çalışabilirler. İki durumda da olası sorular için doğru geliştiriciyi bulmak gerekmektedir. Bu çalışma ile kod temelinin bir bölümü, örneğin klasör, dosya ve method, için katkı (commit) ve kod inceleme geçmişini kullanarak uzman geliştirici öneren bir algoritma oluşturmayı amaçlıyoruz. Yapı izlenebilirlik çizgesini katkı (commit) geçmişi, method değişiklik geçmişi, kod inceleme geçmişi ve sorun raporları geçmişini kullanarak inşa ediyoruz. Çizgede bulunan ilişkileri, güncellik ve sezgisel olarak belirlediğimiz bir ağırlık katsayısı ile ağırlıklandırıyoruz. Çizgeyi kullanarak geliştiricilerin bir kod bölümündeki (klasör, dosya ve method) uzmanlığını simgeleyen bir skor hesaplıyoruz ve uzmanlığı en yüksek olan geliştiricileri öneriyoruz. Uzman Geliştirici Bulucu algoritmamızın başarısını ölçmek için algoritmanın önerilerini ilgili sorun raporlarına yorum bırakan geliştiriciler ile karşılaştırıyoruz. Algoritmamızı üç açık kaynaklı projede (Apache Nutch, OpenNLP ve Curator) çalıştırdık. Ağırlıklı önerilerde, ortalama olarak, klasörler için %84, dosyalar için %82, methodlar için %88 doğruluğa ulaştık. Ağırlıklı olmayan önerilerde, ortalama olarak, klasörler için \%84, dosyalar için %84, methodlar için %93 doğruluğa ulaştık. Sonuçlarımızın Uzman Geliştirici Bulucu algoritmasının proje geçmişini kullanarak uzman geliştirici önerebildiğini gösterdiğine inanıyoruz. Ancak, yapı izlenebilirlik çizgesindeki ağırlıkların ince ayarını yapmak için daha fazla çalışma gerekmektedir.
Özet (Çeviri)
Mentoring is a commonly used practice in the software industry where mentors and mentees are matched to ease the onboarding process of the mentee, who is a newcomer. Also, during a project's life cycle, developers work on sections of the codebase that are unfamiliar to them. Both cases raise the task of finding an expert developer to contact for possible questions. With this study, we aim to construct an algorithm that recommends expert developers for a specific part of the codebase, namely folders, files, and methods, based on previous developer activities such as commits and code reviews. We construct an artifact traceability graph using commit history, method change history, code review history, and issue history. The relationships in the graph are weighted according to recency and a weight coefficient we determine intuitively. Utilizing this graph, we calculate a score representing the developer's expertise level on a folder, file, or method, and recommend developers with the highest expertise. To evaluate the success of our algorithm, Expert Developer Finder, we compare its recommendation with the developers who commented on related issues. We run our algorithm on three open-source projects - Nutch, OpenNLP, and Curator. On average, for weighted recommendations, we reached up to 84\% accuracy for folders, 82\% accuracy for files, and 88\% accuracy for methods. On average, for unweighted recommendations, we reached up to 84\% accuracy for folders, 84\% accuracy for files, and 93\% accuracy for methods. We believe that our results show that the Expert Developer Finder algorithm is able to recommend experts by utilizing the historical data of projects. However, further work is required to fine-tune the weights set in the artifact traceability graph.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Düz atkı örme kumaşlarda ilmek eğikliğinin iplik özellikleri ile ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
FATMA ÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN