แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Multiclass labelling for bug report severity prediction using semantic analysis and machine learning

Organization : Ch. Devi Lal University. Department of Computer Science & Engineering
Email : kul_bansal@yahoo.co.in

Organization : Maharaja Surajmal Information Technology. Department of Information Technology
Email : suneshmlk@gmail.com

Organization : Ch. Devi Lal University. Department of Computer Science & Engineering
Email : harishrohil2@gmail.com
LCSH: Software failures -- Testing
LCSH: Machine learning
Abstract: Bug reporting is a feature that is provided with the intent that the user can submit a bug report regarding software malfunction. Most of the sizeable open source software is equipped with this feature. Such reporting systems are generally termed "issue tracking systems." One of the typical attributes of a bug report is severity, which is often marked as critical by users in most bug reports. However, not all bugs are critical, and the ones that are actually critical can be overlooked in such a situation. Likewise, there are some other types of classifications of bug reports, some of which require more critical attention in one context or the other. For example, the bug report might be labeled as one of the non-functional requirements like robustness, security, efficiency, etc., or might be in some other class domain like UI, Database, and Notifications, etc. Often, for large software projects, we are interested in two or more of such class labels for the consideration of bug reports, so as to determine the priority of assignment to the developer for resolution. This paper considers the Eclipse software database for the determination of multiclass labels for the purpose of the determination of priorities in changing contexts
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-15
Issued: 2024-05-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.275-277). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.275-277.pdf 398.47 KB
ใช้เวลา
0.030446 วินาที

Bansal, Kulbhushan
Title Contributor Type
Multiclass labelling for bug report severity prediction using semantic analysis and machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Bansal, Kulbhushan;Malik, Sunesh;Rohil, Harish

บทความ/Article
Literature review of finding duplicate bugs in open-source systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Bansal, Kulbhushan;Rohil, Harish

บทความ/Article
Malik, Sunesh
Title Contributor Type
Multiclass labelling for bug report severity prediction using semantic analysis and machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Bansal, Kulbhushan;Malik, Sunesh;Rohil, Harish

บทความ/Article
Rohil, Harish
Title Contributor Type
Multiclass labelling for bug report severity prediction using semantic analysis and machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Bansal, Kulbhushan;Malik, Sunesh;Rohil, Harish

บทความ/Article
Literature review of finding duplicate bugs in open-source systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Bansal, Kulbhushan;Rohil, Harish

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 6
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,025
รวม 2,031 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 90,870 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 470 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 394 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 62 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 39 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 5 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 91,850 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60