3.8 Building Sets of Traceability L

3.8 Building Sets of Traceability Links First, we use JSM and VSM to create traceability links, i.e., R2CJSM and R2CV SM, between requirements and source code. Second, we apply Histracecommits, as described in Section 2.2, to process jEdit, Pooka, Rhino, and SIP CVS/SVN commit messages (T1), and requirements to create the traceability link set R2CT1;rj;tk. We process SIP and Rhino bug reports (T2) to create the traceability link sets R2CT2;rj;tk using Histracebug.
For example, we trace Pooka requirement “it should have spam filter option” to the SVN commit message “adding
prelim support for spam filters.” SVN commit revision number 1133. Then, we recover all the source code classes related to this commit, i.e., SpamSearchTerm.java and SpamFilter.java. Finally, we create a direct traceability link between the files SpamSearchTerm.java and SpamFilter.java to the requirement “it should have
spam filter option.”
Third, we apply Trumo as described in Section 2.3 using traceability links recovered with JSM and VSM. We thus compute two sets R2C, R2CJSM and R2CV SM, one with each IR technique. We then apply the Trumo equation via CVS/SVN commit messages and-or bug reports to discard/ rerank links by computing new similarity values using (3). These values help to answer RQ1 and to attempt rejecting our null hypotheses.

JSMðq;dÞ ¼ H ;
X 2 2
HðpÞ ¼ hðpðwÞÞ; hðxÞ ¼ xlogx;
where HðpÞ is the entropy of the probability distribution p, and pq and pd are the probability distributions of the two documents (a “query” and a “document”), respectively. By definition, hð0Þ 0. We compute the similarity between two documents using 1 JSMðq;dÞ. The similarity values are in ½0;1.

Kết quả (Việt) 1:

3.8 xây dựng bộ của truy tìm nguồn gốc liên kết đầu tiên, chúng tôi sử dụng JSM và VSM để tạo ra các liên kết truy tìm nguồn gốc, tức là, R2CJSM và R2CV SM, giữa các yêu cầu và mã nguồn. Thứ hai, chúng tôi áp dụng Histracecommits, như được diễn tả trong phần 2.2, để xử lý jEdit, Pooka, tê giác, và SIP CVS/SVN cam thư (T1), và yêu cầu để tạo ra các liên kết truy tìm nguồn gốc đặt R2CT1 rj; tk. Chúng tôi xử lý SIP và báo cáo lỗi Rhino (T2) để tạo ra các liên kết truy tìm nguồn gốc bộ R2CT2 rj; tk bằng cách sử dụng Histracebug.Ví dụ, chúng tôi theo dõi Pooka yêu cầu "nó cần phải có thư rác lọc tùy chọn" để SVN cam kết thông điệp "thêm.prelim hỗ trợ bộ lọc spam." SVN cam số hiệu đính 1133. Sau đó, chúng tôi phục hồi tất cả các nguồn mã lớp học liên quan đến cam kết này, tức là, SpamSearchTerm.java và SpamFilter.java. Cuối cùng, chúng tôi tạo ra một liên kết truy tìm nguồn gốc trực tiếp giữa các tập tin SpamSearchTerm.java và SpamFilter.java để yêu cầu "nó cần phải cóthư rác lọc tùy chọn."Thứ ba, chúng tôi áp dụng Trumo như mô tả trong phần 2.3 sử dụng liên kết truy tìm nguồn gốc phục hồi với JSM và VSM. Chúng tôi do đó tính toán hai bộ R2C, R2CJSM và R2CV SM, một với mỗi kỹ thuật IR. Sau đó chúng tôi áp dụng phương trình Trumo via CVS/SVN cam thư và- hoặc lỗi báo cáo để loại bỏ / rerank liên kết bằng cách tính toán giá trị tương tự mới bằng cách sử dụng (3). Những giá trị này giúp đỡ để trả lời RQ1 và để tìm cách bác bỏ giả thuyết null của chúng tôi. JSMðq; dÞ ¼ H; X 2 2HðpÞ ¼ hðpðwÞÞ; hðxÞ ¼ xlogx;where HðpÞ is the entropy of the probability distribution p, and pq and pd are the probability distributions of the two documents (a “query” and a “document”), respectively. By definition, hð0Þ 0. We compute the similarity between two documents using 1 JSMðq;dÞ. The similarity values are in ½0;1.

Kết quả (Việt) 2:

3.8 Xây dựng Bộ Traceability Liên kết đầu tiên, chúng tôi sử dụng JSM và VSM để tạo liên kết truy xuất nguồn gốc, tức là, R2CJSM và R2CV SM, giữa yêu cầu và mã nguồn. Thứ hai, chúng tôi áp dụng Histracecommits, như được mô tả trong Phần 2.2, để xử lý jEdit, Pooka, Rhino, và SIP CVS / SVN viết cam kết (T1), và yêu cầu để tạo ra các liên kết truy xuất nguồn gốc thiết R2CT1; rj; tk. Chúng tôi xử lý SIP và báo cáo lỗi Rhino (T2) để tạo ra các liên kết truy xuất nguồn gốc đặt R2CT2; rj;. Tk sử dụng Histracebug
Ví dụ, chúng ta lần theo Pooka yêu cầu "cần có tùy chọn bộ lọc thư rác" vào SVN thông báo cam kết "thêm
hỗ trợ sơ bộ cho thư rác bộ lọc ". SVN cam kết sửa đổi số 1133. Sau đó, chúng tôi phục hồi tất cả các lớp mã nguồn liên quan đến cam kết này, tức là, SpamSearchTerm.java và SpamFilter.java. Cuối cùng, chúng tôi tạo ra một liên kết truy xuất nguồn gốc trực tiếp giữa các tập tin SpamSearchTerm.java và SpamFilter.java để yêu cầu "cần có
tùy chọn bộ lọc thư rác."
Thứ ba, chúng tôi áp dụng Trumo như mô tả trong Phần 2.3 sử dụng các liên kết truy xuất nguồn gốc và thu hồi với JSM VSM. Do đó chúng tôi tính toán hai bộ R2C, R2CJSM và R2CV SM, một với mỗi kỹ thuật IR. Sau đó chúng tôi áp dụng các phương trình Trumo qua CVS / SVN viết cam kết và-hoặc báo cáo lỗi để loại bỏ / liên kết rerank bằng cách tính toán giá trị tương đồng mới sử dụng (3). Những giá trị này giúp trả lời RQ1 và để cố gắng bác bỏ giả thuyết không của chúng tôi. JSMðq; DTH ¼ H; X 2 2 HðpÞ ¼ hðpðwÞÞ; hðxÞ ¼ xlogx; nơi HðpÞ là entropy của phân phối xác suất p, và pq và pd là phân bố xác suất của hai tài liệu (một "truy vấn" và một "tài liệu"), tương ứng. Theo định nghĩa, hð0Þ 0. Chúng ta tính toán sự giống nhau giữa hai tài liệu bằng cách sử dụng 1 JSMðq; DTH. Các giá trị tương tự là trong ½0; 1.