Resumen

Una aplicación importante de la tecnología de recuperación de información es el análisis de impacto de cambios de software. Los métodos existentes de análisis de impacto de cambios basados en recuperación de información seleccionan un solo método para transformar el corpus de código fuente en vectores en un proceso conocido como indexación. El método único se elige entre dos métodos principales, conocidos como el modelo de bolsa de palabras y los modelos de incrustación de palabras, cada uno con sus ventajas y desventajas específicas. El modelo de bolsa de palabras registra cada palabra en el código fuente pero ignora la información contextual en el corpus. El modelo de incrustación de palabras registra la información contextual pero pierde detalles para palabras individuales. Para abordar este problema, proponemos un método impulsado por la estructura para el análisis de impacto de cambios basado en recuperación de información (llamado SDM-CIA). SDM-CIA integra los modelos de bolsa de palabras e incrustación de palabras basados en la estructura del software. Nuestros experimentos utilizando un banco de pruebas estándar muestran que, en comparación

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Recuperación de información; Análisis de impacto de cambios; Bolsa de palabras; Modelos de incrustación de palabras; Método impulsado por estructura; SDM-CIA
• Keywords:Information retrieval; Change impact analysis; Bag-of-words; Word embedding models; Structure-driven method; SDM-CIA