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J-GLOBAL ID：201702262098604599   整理番号：17A1730301

設計技術負債は自己入院すべき時のレコメンデーション【Powered by NICT】

Recommending when Design Technical Debt Should be Self-Admitted

著者 (5件)： Zampetti Fiorella ,  Noiseux Cedric ,  Antoniol Giuliano ,  Khomh Foutse ,  Penta Massimiliano Di
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSME  ページ： 216-226  発行年： 2017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： 以前の研究は,開発者「selfadmit」技術的負債はソースコードに導入された,そのようなコードはworkaroundまたは一時的,不完全な解決策を意味している理由コメントが示されてきた。本論文では,以前に,新しいソースコードを書く,「自己許容」設計への技術的負債,筆記されたコードを改善するための可能な場合には,それらを示唆自己入所技術負債は,開発者への勧告を提供するために使用できる範囲を調べた。この目標を達成するために,著者らはTEDIOUS(TEchnical負債IdentificatiOnシステム)と命名した機械学習アプローチ,独立変数,ソースコード構造メトリックス,可読性計量と,最後であるが少なくない静的解析ツールによって提起された警報を含む各種法レベル特徴の利用を開発した。が利用できる標識自己入所技術負債例九オープンソースプロジェクトからのデータにTEDIOUSを評価し,異なる機械学習者の性能を比較した。研究の結果は,TEDIOUS単一プロジェクト内で自己入所技術負債を推奨する場合,達成した約50%の平均精度と52%の想起ことを示した。断面プロジェクトを予測する場合,TEDIOUSが改善され,67%の平均精度と55%の再現率を達成した。最後に,ことを言い忘れていたが,可読性,サイズと複雑さ測定基準,ならびに静的解析ツールにより提起されるいくつかの警告を活用かTEDIOUS注目されている。Copyright 2017 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： *負債 ,  入院 ,  プロジェクト ,  機械学習 ,  可読性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  再現率 ,  静的解析 ,  メトリックス ,  ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： 設計 ,  負債 ,  自己 ,  入院 ,  レコメンデーション