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El mantenimiento del software, especialmente la predicción de fallos, desempeña un papel importante en la evaluación de la calidad del software y el equilibrio de los costes de desarrollo. Este estudio intenta utilizar varias métricas cuantitativas de red para explorar sus relaciones con la predicción de fallos en términos de dependencia del software. Nuestro trabajo consta de cuatro pasos principales. En primer lugar, construimos redes de dependencia de software en relación con cinco escenas de dependencia a nivel de clase. En segundo lugar, utilizamos un conjunto de nueve métricas representativas y de uso común -a saber, centralidad, grado, PageRank y HITS, así como modularidad- para cuantificar la importancia de cada clase. En tercer lugar, identificamos cómo estas métricas estaban relacionadas con la propensión y la gravedad de los errores corregidos en Tomcat y Ant y determinamos el grado en que estaban relacionadas. Por último, las métricas significativas se consideraron predictores de la propensión y gravedad de los fallos. El resultado sugiere que existe una relación estadísticamente significativa entre la importancia de las clases y la predicción de fallos. Además, la centralidad entre clases y la métrica de grado de salida ofrecen una precisión impresionante para la predicción de fallos y la priorización de pruebas. La mayor precisión de nuestra predicción de la propensión y la gravedad de los fallos es del 54,7% y el 66,7%, respectivamente. nd 66,7% (top 50, Tomcat) y 63,8 nd 48,7% (top 100, Ant), respectivamente, en estos dos casos.
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