Nghiên cứu này sẽ giới thiệu một phương pháp dò tìm dựa vào thông tin centroid lớp mở rộng (Extended Class Centroid Information (ECCI)) để cải tiến việc thực thi dò tìm. Phương pháp này được mở rộng từ phương pháp trước đây chỉ sử dụng centroid mà không xem xét đến những tác động của cả hai lớp bên trong là inner và inter. | TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 26, THÁNG 6 NĂM 2017 CẢI TIẾN VIỆC THỰC THI DÒ TÌM NHỮNG BÁO CÁO LỖI TRÙNG NHAU SỬ DỤNG THÔNG TIN CENTROID CLASS MỞ RỘNG IMPROVING DETECTION PERFORMANCE OF DUPLICATE BUG REPORTS USING EXTENDED CLASS CENTROID INFORMATION Nhan Minh Phúc1 Tóm tắt – Trong việc bảo trì phần mềm, những báo cáo lỗi đóng một vai trò quan trọng đối với sự chính xác của những gói phần mềm. Thật không may, vấn đề báo cáo lỗi trùng nhau lại xảy ra, lí do có quá nhiều báo cáo lỗi được gửi đến trong những dự án phần mềm khác nhau, dẫn đến nhiều báo cáo lỗi bị trùng nhau và việc xử lí thường tốn nhiều thời gian và chi phí trong vấn đề bảo trì phần mềm. Nghiên cứu này sẽ giới thiệu một phương pháp dò tìm dựa vào thông tin centroid lớp mở rộng (Extended Class Centroid Information (ECCI)) để cải tiến việc thực thi dò tìm. Phương pháp này được mở rộng từ phương pháp trước đây chỉ sử dụng centroid mà không xem xét đến những tác động của cả hai lớp bên trong là inner và inter. Ngoài ra, phương pháp này cũng cải tiến việc sử dụng normalized cosine trước đây cho việc xác định sự giống nhau giữa hai báo cáo lỗi bằng denormalized cosine. Hiệu quả của phương pháp ECCI được minh chứng thông qua việc thực nghiệm với ba dự án mã nguồn mở là: SVN, Argo UML và Apache. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng, phương pháp ECCI cho kết quả dò tìm tốt hơn những phương pháp khác khoảng 10% trong tất cả các trường hợp khi được so sánh. Từ khóa: dò tìm trùng lắp, báo cáo lỗi, thông tin centroid lớp, đặc điểm trọng lượng software packages. Unfortunately, the duplicate bug report problem arises because there are too many duplicate bug reports in various software projects. Handling with duplicate bug reports is thus time-consuming and has high cost of software maintenance. Therefore, this research introduces a detection scheme based on the extended class centroid information (ECCI) to enhance the detection performance. This method is extended from the previous one, which used only
