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J-GLOBAL ID：202102244047343764   整理番号：21A0315675

ソフトウェアリポジトリの変化集合からのトピックモデリングに基づく警告優先順位付け【JST・京大機械翻訳】

Topic Modeling Based Warning Prioritization from Change Sets of Software Repository

著者 (3件)： Jung-Been Lee (COLLEGE OF INFORMATICS, KOREA UNIVERSITY, SEOUL 02841, KOREA) ,  Taek Lee (COLLEGE OF KNOWLEDGE-BASED SERVICES ENGINEERING, SUNGSHIN UNIVERSITY, SEOUL 02844, KOREA) ,  Hoh Peter In (COLLEGE OF INFORMATICS, KOREA UNIVERSITY, SEOUL 02841, KOREA)
資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 35  号： 6  ページ： 1461-1479  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの既存の警報優先順位付け技法は,真のポジティブが最初に提供されるように,静的解析警報を再順序付けすることを追求する。しかし,過度の時間は,いくつかのが実際には正当でないか,または,コードコンテキストとトピックに無関係であるので,優先順位付け警報を調査,固定するために必要とされる。本論文では,バグ関連符号ブロックから様々な潜在トピックを反映する警報優先順位付け手法を提案した。本研究の主目的は,真のポジティブ警報の数を同定するために,変化集合のトピックに依存する別々の警報優先順位から成る優先順位付けモデルを構築することである。提案モデルの性能評価のために,警報検出率と呼ばれる性能メトリックを用いて,多くの警報優先順位付け研究において広く使用され,他の競合技法と提案モデルを比較した。さらに,著者らのモデルの有効性を,実際のグローバル企業の8つの産業プロジェクトへの著者らの技術の適用を通して検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *警報 ,  *ソフトウェア ,  ソフトウェア障害 ,  有効性 ,  性能評価 ,  *リポジトリ
準シソーラス用語： 静的解析 ,  検出率 ,  ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ソフトウェア ,  リポジトリ ,  集合 ,  トピック ,  モデリング ,  警告 ,  優先順位