In recent years, a new generation of distributed version control systems have taken the place of the aging centralized ones, with Git arguably being the most popular distributed system today. We investigate the potential of using Git commit history to predict files that are often changed together. Specifically, we look at the rename tracking heuristic found in Git, and the impact it has on prediction performance. By applying a data mining algorithm to five popular GitHub repositories we extract logical coupling – inter-file dependencies not necessarily detectable by static analysis – on which we base our change prediction. In addition, we examine if certain commits are better suited for change prediction than others; we define a bug fix commit as a commit that resolves one or more issues in the associated issue tracking system and compare their prediction performance. While our findings do not reveal any notable differences in prediction performance when disregarding rename information, they suggest that extracting coupling from, and predicting on, bug fix commits in particular could lead to predictions that are both more accurate and numerous. / De senaste åren har en ny generation av distribuerade versionshanteringssystem tagit plats där tidigare centraliserade sådana huserat. I spetsen för dessa nya system går ett system vid namn Git. Vi undersöker potentialen i att nyttja versionshistorik från Git i syftet att förutspå filer som ofta redigeras ihop. I synnerhet synar vi Gits heuristik för att detektera när en fil flyttats eller bytt namn, någonting som torde vara användbart för att bibehålla historiken för en sådan fil, och mäter dess inverkan på prediktionsprestandan. Genom att applicera en datautvinningsalgoritm på fem populära GitHubprojekt extraherar vi logisk koppling – beroenden mellan filer som inte nödvändigtvis är detekterbara medelst statisk analys – på vilken vi baserar vår prediktion. Därtill utreder vi huruvida vissa Gitcommits är bättre lämpade för prediktion än andra; vi definierar en buggfixcommit som en commit som löser en eller flera buggar i den tillhörande buggdatabasen, och jämför deras prediktionsprestanda. Medan våra resultat ej kan påvisa några större prestandamässiga skillnader när flytt- och namnbytesinformationen ignorerades, indikerar de att extrahera koppling från, och prediktera på, enbart bugfixcommits kan leda till förutsägelser som är både mer precisa och mångtaliga.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-172998 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Hagward, Anders |
| Publisher | KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds