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J-GLOBAL ID：200902232240171490   整理番号：09A0861858

ソフトウェア工学のためのデータマイニング

DATA MINING FOR SOFTWARE ENGINEERING

著者 (4件)： XIE Tao (North Carolina State Univ.) ,  THUMMALAPENTA Suresh (North Carolina State Univ.) ,  LO David (Singapore Management Univ.) ,  LIU Chao (Microsoft Res.)
資料名： Computer  (Computer)
巻： 42  号： 8  ページ： 55-62  発行年： 2009年08月 
JST資料番号： B0794A  ISSN： 0018-9162  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェアの生産性と品質の改善のために,ソフトウェアエンジニアはデータマイニングアルゴリズムを多様なタスクに適用している。しかし,SE(ソフトウェアエンジニアリング)データには多くの課題がある。効果的なデータマイニングアルゴリズムを,以下1)-5)にて提案した。1)方法論,2)課題:SEに特有な要求,複雑なデータとパターン,大規模データ,ジャストインタイムマイニング,3)マイニングシーケンス:反復パターンマイニング,一時規則マイニング,シーケンス図とFSM(有限オートマトン)マイニング,シーケンス結合規則マイニング,4)グラフのマイニング:差別的グラフマイニング,グラフ分類,5)テキストのマイニング。統合SE環境においては,ジャストインタイムのフィードバックを与えるために,迅速なSEデータの収集とマイニングが求められる。例えばテキストマイニングにおいて,テキスト情報と実行トレースを結合させたアプローチは,テキストのみの場合が43-72%に対して,重複バグレポートの67-93%を特定できた。

シソーラス用語： *ソフトウェア工学 ,  *データマイニング ,  生産性向上 ,  品質管理 ,  アルゴリズム ,  かんばん方式 ,  UML【モデリング言語】 ,  有限オートマトン ,  グラフ ,  フィードバック ,  データ収集 ,  知識獲得 ,  知識工学 ,  デバッギング ,  ドキュメンテーション
準シソーラス用語： テキストマイニング

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソフトウェア工学 ,  データマイニング