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J-GLOBAL ID：201802266870414200   整理番号：18A1725889

原子クラス相関ルールマイニングに基づく新しいソフトウェア欠陥予測【JST・京大機械翻訳】

A novel software defect prediction based on atomic class-association rule mining

著者 (8件)： Shao Yuanxun (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Shao Yuanxun (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, China) ,  Liu Bin (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Liu Bin (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, China) ,  Wang Shihai (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Wang Shihai (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, China) ,  Li Guoqi (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Li Guoqi (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 114  ページ： 237-254  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェアテスト資源の合理的配置を確実にして,コストを減少させるために,ソフトウェア欠陥予測は,多くの「ホワイトボックス」と「ブラックボックス」分類アルゴリズムに顕著な注意を引きつけた。欠陥のあるモジュールを同定するためにソフトウェア製品計量を用いる多くの研究があったが,欠陥予測アルゴリズムは依然として探索する価値がある。例えば,歪んだデータセットを横切る欠陥のあるモジュールを分類するために,Aprioriアルゴリズムを直接実装することは容易ではない。したがって,著者らは原子分類協会規則マイニング(ACAR)に基づくソフトウェア欠陥予測のための新しい教師つきアプローチを提案する。それは,属性とカテゴリーの間の関係性を調査する特定の種類の関連ルールである,先行する唯一の特徴とその結果のユニークなクラスラベルの特性を保持する。それは,属性とカテゴリーの間の関係性を調査する特定の種類の関連ルールである,先行する唯一の特徴とその結果のユニークなクラスラベルの特性を保持する。このような関連パターンはソフトウェアエンジニアにより容易に理解できる意味のある知識を提供できる。相関ルールに基づく新しいソフトウェア欠陥予測モデルインフラストラクチャを用いて,欠陥傾向モジュールの予測を改善し,データ前処理,ルールモデル構築および性能評価に分割した。さらに,ACARは,NASA MDPとPROMISEデータセットに関する他の7つのベンチマーク学習者と比較して,満足な分類性能を達成することができる(相関に基づく分類の拡張(CBA2),サポートベクトルマシン,Nive Bayes,決定木,OneR,K最近傍,およびRIPPER)。ソフトウェア欠陥連想予測に照らして,ACARとCBA2の間の比較実験を詳細に検討した。ACARは,AUC,G-平均,バランス,および理解性に関して,CBA2より良いことを実証した。さらに,ACARの平均AUCはCBA2と比較して2.9%増加し,81.1%に達した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  *相関ルール ,  ベンチマーク ,  データマイニング ,  インフラストラクチャー ,  モデル ,  サポートベクトルマシン ,  *予測 ,  機械学習 ,  *ソフトウェア ,  ブラックボックス ,  ディシジョンツリー ,  性能評価
準シソーラス用語： Aprioriアルゴリズム ,  *欠陥予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソフトウェア欠陥予測 ,  データマイニング ,  相関ルール ,  Apriori ,  機械学習

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 原子 ,  クラス ,  相関ルールマイニング ,  ソフトウェア ,  欠陥予測