Consequently, we conjecture that: 1

Consequently, we conjecture that: 1) We can mine software repositories, e.g., CVS/SVN repositories, to support the traceability recovery process and improve the precision and recall of IR-based traceability recovery approaches; 2) we can think of heterogeneous sources of information as experts whose opinions we can combine using a trust model to discard/rerank the traceability links provided by the IR techniques to improve accuracy; and 3) we can use an automatic, dynamic, per-link weighting technique rather than some global static weights to combine the opinions of experts to avoid the need of manually built oracles to tune weights.
Consequently, we design, implement, and evaluate Trustrace, a traceability-recovery approach between requirements and source code, which we use to support our conjectures. Trustrace uses heterogeneous sources of information to dynamically discard/rerank the traceability links reported by an IR technique. Trustrace consists of three parts:

Kết quả (Việt) 1:

Do đó, chúng tôi phỏng đoán rằng: 1) chúng tôi có thể khai thác phần mềm kho, ví dụ như, CVS/SVN kho, để hỗ trợ quá trình phục hồi truy tìm nguồn gốc và cải thiện độ chính xác và thu hồi của IR dựa trên truy tìm nguồn gốc phục hồi phương pháp tiếp cận; 2) chúng tôi có thể nghĩ không đồng nhất các nguồn thông tin như các chuyên gia ý kiến mà chúng tôi có thể kết hợp bằng cách sử dụng một mô hình sự tin tưởng để huỷ/rerank các liên kết truy tìm nguồn gốc được cung cấp bởi các IR kỹ thuật để cải thiện độ chính xác; và 3) chúng tôi có thể sử dụng một tự động, năng động, mỗi liên kết hệ số kỹ thuật, chứ không phải là một số trọng lượng tĩnh toàn cầu để kết hợp các ý kiến của các chuyên gia để tránh sự cần thiết của tự xây dựng oracles để điều chỉnh trọng lượng.Do đó, chúng tôi thiết kế, thực hiện, và đánh giá Trustrace, một phương pháp phục hồi truy tìm nguồn gốc từ yêu cầu đến mã nguồn, mà chúng tôi sử dụng để hỗ trợ chúng tôi phỏng đoán. Trustrace sử dụng không đồng nhất các nguồn thông tin để tự động huỷ/rerank các liên kết truy tìm nguồn gốc báo cáo của một kỹ thuật IR. Trustrace bao gồm ba phần:

Kết quả (Việt) 2:

Do đó, chúng tôi phỏng đoán rằng: 1) Chúng ta có thể khai thác các kho phần mềm, ví dụ như, CVS / SVN kho, để hỗ trợ quá trình phục hồi truy xuất nguồn gốc và cải thiện độ chính xác và thu hồi các phương pháp phục hồi khả năng truy nguyên IR dựa trên; 2) chúng ta có thể nghĩ rằng các nguồn thông tin không đồng nhất của các chuyên gia có ý kiến, chúng tôi có thể kết hợp sử dụng một mô hình tin cậy để loại bỏ / rerank các liên kết truy xuất nguồn gốc được cung cấp bởi các kỹ thuật IR để tăng độ chính xác; và 3), chúng tôi có thể sử dụng một, năng động, mỗi liên kết kỹ thuật trọng tự động chứ không phải là một số trọng lượng tĩnh toàn cầu để kết hợp ý kiến của các chuyên gia để tránh sự cần thiết của thầy mo tay xây dựng để cân chỉnh.
Do đó, chúng tôi thiết kế, thực hiện và đánh giá Trustrace , một cách tiếp cận truy xuất nguồn gốc, thu hồi giữa yêu cầu và mã nguồn, mà chúng tôi sử dụng để hỗ trợ cho giả thuyết của chúng tôi. Trustrace sử dụng các nguồn thông tin không đồng nhất để tự động loại bỏ / rerank các liên kết truy xuất nguồn gốc được báo cáo bởi một kỹ thuật IR. Trustrace bao gồm ba phần: