抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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要求変化の主要な駆動力の1つとしてますます認識されている。要求抽出(RE)プロセスは,人間中心の展望を受け入れるべきであると信じられ,この論文では,時間上での人間の意図と願望を変えることに焦点を当てた。要求変化によるソフトウェア進化を支援するために,その場フレームワークは,モデル化とシステム展開前後の環境とヒトの行動状況を監視することにより自分達の欲望を推測することによって人間の意図を検出するために提案されている。研究者はin situである条件付き確率場法を用いた高精度でユーザの要求を推定することができることを報告した。しかし,手動分析は,新しい意図同定と新しい要求獲得になお必要とされる。ヒトオラクルからの最小の助けを借りて利用者が新しい意図を同定する計算可能な方法を見出すことを試みた。ユーザ行動と文脈データと要求の間のギャップを橋渡しするDIKW(データ,情報,知識,知恵)の概念を適用することの可能性を議論し,多重戦略,タスク適応学習(MTL)法を用いた状況中心アプローチを提案した。事例研究により,提案手法は,ユーザの新しい意図を特定することができ,そして,低レベルタスクの選択肢を捕捉するために特に有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
