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J-GLOBAL ID：201802232142177372   整理番号：18A0535958

クラウドソースソフトウェア開発における故障予測【Powered by NICT】

Failure Prediction in Crowdsourced Software Development

著者 (5件)： Khanfor Abdullah ,  Yang Ye ,  Vesonder Gregg ,  Ruhe Guenther ,  Messinger Dave
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSEC  ページ： 495-504  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： 背景:ソフトウェアクラウドソーシングの報告された利点にもかかわらず,主要な実用的関心事の一つは,タスク進行上の限定された可視性および制御である。目的:本論文では,ソフトウェアクラウドソーシングにおける故障予測のためのフレームワークを開発するために実験的研究を報告した。【方法】このプロセスはソフトウェアクラウドソーシング障害における13影響因子を同定することで始まり,作業特性,技術普及,競合ネットワーク,および労働者信頼性を含む四カテゴリー。作業者競合ネットワークを構築し,そのネットワークメトリックスを抽出特徴にアルゴリズムを提示する。提案したフレームワークは,五機械学習を用いて,TopCoderプラットフォームから抽出した4,872ソフトウェアクラウドソーシングタスクで評価し,社内TopCoder予測因子と比較した。【結果】1)労働者信頼性,記述におけるリンク,登録された労働者の数,要求される技術の数,およびタスク作業者ネットワークモジュールはクラウドソーシング破壊を予測するための最も重要な因子である2)タスク失敗のための上位3つの学習者は,ナイーブBayes,ランダムフォレスト,StackingC,98.8%以上の精度で,81.2%以上の再現率,および91.2%以上のF値および3)提案した最良の学習者は,本評価における二種のベースラインモデルを大きく上回った。【結論】は,提案したフレームワークの性能は二つのベースラインモデルよりも良好であった。タスク失敗リスクを管理するための実用的なレコメンデーションを提供する。Copyright 2018 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： 労働者 ,  信頼性 ,  機械学習 ,  *ソフトウェア開発 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： F値 ,  再現率 ,  ランダムフォレスト ,  学習者 ,  クラウドソーシング ,  予測因子 ,  技術普及 ,  影響因子 ,  *故障予知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 開発 ,  故障予測