The SZZ algorithm represents a standard way to identify bug fixing commits as well as inducing counterparts. It forms the basis for data sets used in numerous empirical studies. Since its creation, multiple extensions have been proposed to enhance its performance. For historical reasons, related work relies on commit messages to map bug tickets to possibly related code with no additional data used to trace inducing commits from these fixes. Therefore, we present an updated version of SZZ utilizing pull requests, which are widely adopted today. We evaluate our approach in comparison to existing SZZ variants by conducting experiments and analyzing the usage of pull requests, inner commits, and merge strategies. We base our results on 6 open-source projects with more than 50k commits and 35k pull requests. With respect to bug fixing commits, on average 18% of bug tickets can be additionally mapped to a fixing commit, resulting in an overall F-score of 0.75, an improvement of 40 percentage points. By selecting an inducing commit, we manage to reduce the false-positives and increase precision by on average 16 percentage points in comparison to existing approaches.


翻译:SZZ 算法是确定错误纠正承诺和诱导对应方的标准方法。 它构成了许多经验性研究中所使用的数据集的基础。 自它创建以来,已经提出了多次扩展建议以提高其绩效。 出于历史原因,相关工作依赖于将错误罚单映射到可能相关的代码,而没有用于追踪诱导的附加数据。 因此,我们展示了使用拉动请求的最新版本 SZZ,这些请求今天被广泛采用。我们通过进行实验和分析拉动请求、内部承诺和合并战略的使用情况,评估了我们与现有的 SZZ 变量相比的方法。我们以6个开放源项目为基础,其承诺超过50公里,并提出了35公里拉动请求。关于错误纠正,平均18%的错误罚单可以额外绘制到确定承诺,从而导致总体F- 数为0.75,改进了40个百分点。通过选择诱导承诺,我们设法减少假阳性和提高精确度,比现有方法平均增加16个百分点。

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