The main purpose of Mining Software Repositories (MSR) is to discover the latest enhancements and provide an insight into how to make improvements in a software project. In light of it, this paper updates the MSR findings of the original MSR Cookbook, by first conducting a systematic mapping study to elicit and analyze the state-of-the-art, and then proposing an extended version of the Cookbook. This extended Cookbook was built on four high-level themes, which were derived from the analysis of a list of 112 selected studies. Hence, it was used to consolidate the extended Cookbook as a contribution to practice and research in the following areas by: 1) including studies published in all available and relevant publication venues; 2) including and updating recommendations in all four high-level themes, with an increase of 84% in comments in this study when compared with the original MSR Cookbook; 3) summarizing the tools employed for each high-level theme; and 4) providing lessons learned for future studies. Thus, the extended Cookbook examined in this work can support new research projects, as upgraded recommendations and the lessons learned are available with the aid of samples and tools.


翻译:《采矿软件储存库》的主要目的是发现最新的改进,并深入了解如何改进软件项目,因此,本文件更新了最初的MSR Cookbook的MSR调查结果,首先进行了系统的绘图研究,以收集和分析最新技术,然后提出了《库书》的扩大版,该扩大的《库书》以四个高级别主题为基础,这些主题来自对112项选定研究清单的分析,因此,它被用来合并扩展的《库书》,作为对以下领域实践和研究的贡献:(1) 包括在所有现有和相关出版物场所发表的研究报告;(2) 包括并更新所有四个高级别主题的建议,与最初的MSR Cookbook手册相比,本研究中的评论增加了84%;(3) 总结了每个高级别主题所使用的工具;(4) 为今后的研究提供经验教训。因此,在这项工作中审查的《库书》扩展版可以支持新的研究项目,因为更新的建议和经验教训可以借助样品和工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

挖掘软件存储库(MSR)会议分析软件存储库中可用的丰富数据,以发现有关软件系统和项目的有趣和可操作的信息。官网链接:http://www.msrconf.org/
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
42+阅读 · 2019年6月1日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Knowledge Representation Learning: A Quantitative Review
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月12日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
相关论文
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Knowledge Representation Learning: A Quantitative Review
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月12日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员