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J-GLOBAL ID：201602242849852583   整理番号：16A0805052

ソフトウェア欠陥予測における再発相関ルールの同定【Powered by NICT】

Identifying recurring association rules in software defect prediction

著者 (4件)： Watanabe Takashi (Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University, Okayama, Japan) ,  Monden Akito (Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University, Okayama, Japan) ,  Kamei Yasutaka (Graduate School and Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Morisaki Shuji (Graduate School and Information Science, Nagoya University, Nagoya, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIS  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 相関ルールマイニングは,データセットにおける相関ルールとして属性の共起性のパターンを見出した。導出された相関ルールは再発が期待されている,すなわち,パターンは他のデータセットにおける将来の再発。本論文では,ルールの再発を定義し,ソフトウェア欠陥予測のためのデータセットを用いた高再発規則と低再発ものを区別する基準を明らかにした。Eclipse Mylyn欠陥データ集合を用いた実験で,30より低い取引のルールは低再発を示したことを示した。も高い再発ルールを選択するためのトランザクションの下限は欠陥予測の要求精度に依存していることを見出した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *相関ルール ,  ソフトウェア ,  *再発 ,  データセット ,  *欠陥予測
準シソーラス用語： 共起性 ,  アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフトウェア ,  欠陥予測 ,  再発 ,  相関ルール ,  同定