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J-GLOBAL ID：201802237537338820   整理番号：18A0536798

カスタマイズされた重み付き多数決投票アルゴリズムを用いたバグ重症度の予測【Powered by NICT】

Predicting bug severity using customized weighted majority voting algorithms

著者 (3件)： Awad Michael A. (Department of Computers and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Alexandria, Egypt) ,  ElNainay Mustafa Y. (Department of Computers and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Alexandria, Egypt) ,  Abougabal Mohamed S. (Department of Computers and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Alexandria, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JAC-ECC  ページ： 170-175  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： バグ報告の重要な特性の一つは,重症度である。バグ重症度の正確な予測は,最適化されたソフトウエア保守への大きな寄与することができた。本論文では,カスタマイズされたカスケード重み付き多数決投票に基づく分類法を組み合わせた新しいモデルを提案した。提案した技術は,オープンソースプロジェクトからのデータセットを用いて評価した。結果は,提案した技術は他の分類法に比べて優れた性能を持つことを示した。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： 最適化 ,  プログラムメンテナンス ,  *カスタム化 ,  *ソフトウェア障害 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類法 ,  *重症度 ,  *多数決投票 , 【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 (6件)： カスタマイズ ,  多数決投票 ,  アルゴリズム ,  バグ ,  重症度 ,  予測