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J-GLOBAL ID：202102254052838334   整理番号：21A0784000

ソーシャルコーディングにおける有益提案の抽出手法の時系列を考慮した評価

Evaluation of A Method for Extraction of Significant Contributions Considering Time Series in Social Coding

著者 (2件)： 藤原裕貴 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  乃村能成 (岡山大 大学院自然科学研究科)
資料名： 電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (電気・情報関連学会中国支部連合大会(CD-ROM))
巻： 71st  ページ： ROMBUNNO.R20-25-02-04  発行年： 2020年 
JST資料番号： L1892B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1 はじめに. ソーシャルコーディングと呼ばれる開発手法が広がっており,代表的なサービスとしてGitHub[1]がある.公開のプロジェクトには内外のユーザからソースコードの改善に関する提案が寄せられる.GitHubでは,これをpull re...【本文一部表示】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  機械学習 ,  予測精度 ,  試験データ ,  ソースコード ,  学習データ
準シソーラス用語： 正解率 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 提案 ,  手法 ,  時系列 ,  評価