Reducing the Learning Time of Code Change Recommendation System Using Recurrent Neural Network

배병일; 강성원; 이선아

doi:10.5626/JOK.2020.47.10.948

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배병일 (한전) 강성원 (한국과학기술원) 이선아 (경상대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.10

발행연도: 2020.10

수록면: 948 - 957 (10page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.10.948

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개발자에게 수정이 필요한 파일을 추천하는 시스템은 개발자의 작업 시간을 줄여 준다. 그러나 이런 추천 시스템은 일반적으로 축적된 데이터를 학습할 때 많은 시간이 들며, 또한 새로운 데이터가 축적될 때마다 새로이 학습하는데 많은 시간을 소모한다. 본 연구는 순환 신경망을 이용한 코드 변경 추천시스템(RNN-CRS)에 새로운 데이터가 축적되어 학습을 다시 해야 할 때 불필요한 학습을 회피하여 학습에 드는 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 평가에서 제안 방법은 데이터가 새로 축적되어 학습 모델을 다시 생성하는데 소요되는 시간을, 실험에 사용된 다섯 개의 제품들에 대하여 시간 단축이 큰 경우에는 기존 연구에 비해 49.08%~68.15% 단축시켰고 작은 경우에는 10.66% 단축시켰다.

#데이터 기반 소프트웨어 공학 #변경 추천 #추천 시스템 #기계 학습 #data-based software engineering #change recommendation #recommendation system #machine learning

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Lee, S., Kang, S., Kim, S., & Staats, M., The impact of view histories on edit recommendations, IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 41, No. 3, pp. 314-330, 2014.

Zimmermann, T., Zeller, A., Weissgerber, P., & Diehl, S., Mining version histories to guide software changes, IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 31, No. 6, pp. 429-445, 2005.

Lee, J., Improvement of code change recommendation precision using recurrent neural network, Master’s Thesis, KAIST, Daejeon, Republic of Korea, 2018.

Lee, J., Code change recommendation system using artificial neural network, Master’s Thesis, KAIST, Daejeon, Republic of Korea, 2018.

Ye, Y., & Fischer, G., Reuse-conducive development environments, Automated Software Engineering, Vol. 12, No. 2, pp. 199-235, 2005.

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