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J-GLOBAL ID：201702231693047035   整理番号：17A1928079

OSDR:オープンソースソフトウェアの欠陥修復者推薦方法【JST・京大機械翻訳】

OSDR: AN OPEN SOURCE SOFTWARE DEFECT REPAIR DEVELOPER RECOMMENDED METHOD

著者 (4件)： Zhang Wen (北京化工大学大数据科学研究中心 北京 100029) ,  Li Ziqiang (北京化工大学大数据科学研究中心 北京 100029) ,  Du Yuhang (北京化工大学大数据科学研究中心 北京 100029) ,  Zhao Boyang (北京化工大学大数据科学研究中心 北京 100029)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 8  ページ： 7-11,106  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模なオープンソースソフトウェアプロジェクトにとって、ユーザーは大量の欠陥の報告を提出し、人工的に欠陥を配布する時に大量の誤った分配が現れることがある。本論文では,OSDR(Open Software Developer Recommendation)法を用いて,新しい欠陥報告と歴史的欠陥報告の間のテキスト類似性を計算した。K最近接アルゴリズムに基づき,類似性が最も高いK履歴欠陥報告と対応する修復者リストを得て,次に,周波数とソーシャルネットワークグラフの各指標に基づいて,開発者の専門能力を評価した。Mozilla Firefoxの欠陥データベースから実際の実験データを収集し、異なるソーシャルネットワーク指標が推薦者を推薦する際の正確率と再現率を比較した。結果により、推薦性能が最も高い指標は周波数と出身度であり、その正確率は約0.6程度であることが分かった。BetweennessとClosenessの推奨効果は最も悪い。そして,PageRankの推奨度,度合,およびPageRankは,より良い推薦効果を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *類似性 ,  プロジェクト ,  データベース ,  周波数 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： PageRank ,  再現率 ,  社会的ネットワーク ,  テキスト ,  *オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Open source software ,  Defect Report ,  Repair developer recommendation ,  Social network analysis

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 (3件)： オープンソースソフトウェア ,  欠陥修復 ,  推薦