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dc.contributor.authorScholz, Maximilian-
dc.contributor.authorTorkar, Richard-
dc.date.accessioned2024-08-21T10:41:27Z-
dc.date.available2024-08-21T10:41:27Z-
dc.date.issued2021de
dc.identifier.issn0960-0833-
dc.identifier.issn1099-1689-
dc.identifier.other1899404139-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-148722de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/14872-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-14853-
dc.description.abstractThis paper proposes the novel past‐faults fault prediction algorithm Linespots, based on the Bugspots algorithm. We analyse the predictive performance and runtime of Linespots compared with Bugspots with an empirical study using the most significant self‐built dataset as of now, including high‐quality samples for validation. As a novelty in fault prediction, we use Bayesian data analysis and Directed Acyclic Graphs to model the effects. We found consistent improvements in the predictive performance of Linespots over Bugspots for all seven evaluation metrics. We conclude that Linespots should be used over Bugspots in all cases where no real‐time performance is necessary.en
dc.language.isoende
dc.relation.uridoi:10.1002/stvr.1787de
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/de
dc.subject.ddc620de
dc.titleAn empirical study of Linespots : a novel past‐fault algorithmen
dc.typearticlede
dc.date.updated2023-11-14T02:57:47Z-
ubs.fakultaetFakultäts- und hochschulübergreifende Einrichtungende
ubs.fakultaetFakultätsübergreifend / Sonstige Einrichtungde
ubs.institutStuttgarter Zentrum für Simulationswissenschaften (SC SimTech)de
ubs.institutFakultätsübergreifend / Sonstige Einrichtungde
ubs.publikation.seiten19de
ubs.publikation.sourceSoftware testing, verification and reliability 31 (2021), No. e1787de
ubs.publikation.typZeitschriftenartikelde
Enthalten in den Sammlungen:11 Interfakultäre Einrichtungen

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