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J-GLOBAL ID：202102261176062368   整理番号：21A0891992

OSSコミュニティにおけるプログラミング行動の予測:NLPベースアプローチの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Predicting Programming Behavior in OSS Communities: A Case Study of NLP-based Approach

著者 (4件)： Huo Manyan (National University of Defence Technology,Key Lab. of Parallel and Distributed Computing Lab. College of Computer,ChangSha,China) ,  Yu Yue (National University of Defence Technology,Key Lab. of Parallel and Distributed Computing Lab. College of Computer,ChangSha,China) ,  Li Zhixing (National University of Defence Technology,Key Lab. of Parallel and Distributed Computing Lab. College of Computer,ChangSha,China) ,  Chang Junsheng (National University of Defence Technology,Key Lab. of Parallel and Distributed Computing Lab. College of Computer,ChangSha,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAICE  ページ： 430-439  発行年： 2020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： 開発者のプログラミング行動の予測は,それらの開発効率を改善し,プロジェクトモジュールとファイルの組織を最適化するための有効な方法である。しかし,この方向に関する研究はほとんど存在しない。この知識ギャップに取り組むために,OSS(オープンソースソフトウェア)コミュニティにおけるプログラミング行動を予測するNLPベースアプローチを提案した。提案したアプローチi)は,データにおける潜在的法則を捉えるために多次元ベクトル空間にプロジェクトの歴史的プログラミング挙動データを埋め込むこと,ii)開発挙動データの意味的関係を反映する固有ベクトル行列を形成し,iii)固有ベクトル行列に基づく特定の開発者の次のプログラミング挙動を予測する。5つのOSSプロジェクトに関する著者らの実験は,提案した予測方法の予測精度比率がおよそ50%に達することができて,それが開発挙動データ法則をまとめて,開発者のプログラミング挙動を効果的に予測することができることを示した。本研究は,実践における開発者のプログラミングとプロジェクト保全のための貴重な支援を提供できる。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  最適化 ,  ベクトル空間 ,  保全 ,  コミュニティ ,  *事例研究 ,  高次元 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  開発効率 ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： OSS ,  コミュニティ ,  プログラミング ,  行動 ,  予測 ,  NLP ,  研究