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J-GLOBAL ID：201802247118687584   整理番号：18A1846622

ソフトウェア欠陥特性化のための交差検証法に基づく相関ルール優先順位付けメトリック

Cross-Validation-Based Association Rule Prioritization Metric for Software Defect Characterization

著者 (5件)： WATANABE Takashi (Okayama University) ,  MONDEN Akito (Okayama University) ,  YUECEL Zeynep (Okayama University) ,  KAMEI Yasutaka (Kyushu University) ,  MORISAKI Shuji (Nagoya University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E101.D  号： 9  ページ： 2269-2278(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 相関ルールマイニングは,データセットにおける変数間の関係を発見し,それらをルールとして表現する。これらは,しばしば予測能力を持つことが期待され,すなわち,将来の事象を予測することができるが,支持度や確信度のような一般的に使用されるルール興味深さ測度は,それらの予測能力を直接評価しない。本論文では,ソフトウェア欠陥を特性化するためにそのようなルールの予測力を定量化する交差検証法に基づくメトリックを提案した。4つのオープンソースデータセット(Mylyn,NetBeans,Apache AntおよびJJEit)を用いてこのメトリックを実験的に評価した結果により,従来のメトリック(支持度,確信度およびオッズ比)より,ルール優先順位付け性能を,SumNormPre(100)精度基準に関して,Mylynに対しては72.8%,NetBeansに関しては15.0%,Apacheに対しては10.5%,jEditに対しては0に改善できることを示した。これは,提案したメトリックが,従来のメトリックより良好なルール優先順位付け性能を提供でき,最悪の場合でも少なくとも同様の性能を提供できることを示唆した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ソフトウェア ,  *交差検証法 ,  *相関ルール ,  優先順位 ,  数 ,  データマイニング ,  集合 ,  能力 ,  予測 ,  比率
準シソーラス用語： オープンソース ,  オッズ比 ,  データセット ,  メトリック ,  欠陥予測 ,  *相関ルールマイニング ,  予測能力

著者キーワード (5件)： 相関ルールマイニング ,  欠陥予測 ,  交差検証 ,  データマイニング ,  ソフトウェア品質

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (21件)：

• [1] A. Monden, J. Keung, S. Morisaki, Y. Kamei, and K. Matsumoto, “A heuristic rule reduction approach to software fault-proneness prediction,” Software Engineering Conference (APSEC), 2012 19th Asia-Pacific, pp.838-847, IEEE, Dec. 2012. 10.1109/apsec.2012.103
• [2] S. Morisaki, A. Monden, T. Matsumura, H. Tamada, and K. Matsumoto, “Defect data analysis based on extended association rule mining,” Fourth International Workshop on Mining Software Repositories (MSR'07:ICSE Workshops 2007), pp.3-3, May 2007. 10.1109/msr.2007.5
• [3] Q. Song, M. Shepperd, M. Cartwright, and C. Mair, “Software defect association mining and defect correction effort prediction,” IEEE Trans. Softw. Eng., vol.32, no.2, pp.69-82, Feb. 2006. 10.1109/tse.2006.1599417
• [4] T. Watanabe, A. Monden, Y. Kamei, and S. Morisaki, “Identifying recurring association rules in software defect prediction,” 2016 IEEE/ACIS 15th International Conference on Computer and Information Science (ICIS), pp.1-6, June 2016. 10.1109/icis.2016.7550867
• [5] T.-D.B. Le and D. Lo, “Beyond support and confidence: Exploring interestingness measures for rule-based specification mining,” 2015 IEEE 22nd International Conference on Software Analysis, Evolution, and Reengineering (SANER), pp.331-340, March 2015. 10.1109/saner.2015.7081843

タイトルに関連する用語 (7件)： ソフトウェア ,  欠陥 ,  特性化 ,  交差検証法 ,  相関ルール ,  優先順位 ,  メトリック