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J-GLOBAL ID：201802234023042767   整理番号：18A1971538

決定木に基づくソフトウェアの保守性予測手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Software Maintainability Prediction Based on Decision Tree

著者 (4件)： Zhu Jiajun (云南大学 軟件学院,云南 昆明,650091) ,  Wang Wei (云南大学 軟件学院,云南 昆明 650091;云南省軟件工程重点実験室,云南 昆明 650091) ,  Li Tong (云南大学 軟件学院,云南 昆明 650091;云南省軟件工程重点実験室,云南 昆明 650091) ,  Tang Ji (云南大学 軟件学院,云南 昆明,650091)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 28  号： 8  ページ： 66-70  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： ソフトウェア保守はソフトウェアのライフサイクルの中の高難度、高コスト、長周期の活動であり、ソフトウェアのメンテナンス性を正確に予測することは、ソフトウェアの保守コストを下げ、ソフトウェアの有用性を高めるのに重要な意義を持つ。ソフトウェアの保守性分析は20年余りの研究を経験し、現在の予測分析の性能と精度は依然として高くなく、モデルの予測に至らなかったのは正確な基準である。関連研究により、ソフトウェアの保守性データにはデータ分布の不均衡問題が存在し、この問題はモデル予測の性能に直接影響を与えることが分かった。上述の問題に対して、サンプリング方法に基づき、決定木を利用してソフトウェアの保守性予測モデルを構築し、UIMSとQUESデータセットを通じてモデルに対して実験検証を行った。結果は,UIMSデータセットとQUESデータセットの平均誤差率(MMRE)が,ベースライン方法と既存の保全性予測法と比較して,それぞれ84%と61%増加し,Pred(0.25)が,この評価基準の最適値1を達成することを示した。結果は,この方法がより良い総合性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 保全費 ,  *保全性 ,  予測モデル ,  *予測 ,  ライフサイクル ,  *予測技法 ,  評価基準 ,  *ディシジョンツリー ,  モデル ,  プログラムメンテナンス ,  基準線 ,  *ソフトウェア
準シソーラス用語： 最適値 ,  モデル予測 ,  不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 決定木 ,  ソフトウェア ,  保守性 ,  予測手法 ,  研究