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J-GLOBAL ID:202202279042956466   整理番号:22A0798268

意味論的異常値フィルタリングとラベル伝搬によるソフトウェアモジュール化の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing software modularization via semantic outliers filtration and label propagation
著者 (5件):
資料名:
巻: 145  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0445B  ISSN: 0950-5849  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:
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ソフトウェアシステムモジュール構造は,進化を通して意図された設計からしばしばドリフトする。ソフトウェアシステムのモジュール構造を改善するために,ソフトウェアシステムを有意義なモジュールに分割することを目指したソフトウェアクラスタリング技術は要求されている。多くのクラスタリング手法は,類似語彙を使用するソフトウェアエンティティをクラスタ化する意味情報に依存する。しかし,クラスタリングプロセスを妨げる意味異常値の存在はほとんど考慮されていない。セマンティック異常値の存在を克服するために,本論文は,EVOL(Enhancing Via Outiers濾過とラベル伝搬)という2段階ソフトウェアクラスタリング方式を提案した。特徴密度ベースの異常値検出アルゴリズムを用いて,各特徴の局所異常値因子を計算した。従って,分割スケルトンを構築するために,意味異常値をフィルタリングし,残りの高品質特徴をクラスタ化した。その後,ラベル伝搬により各異常値を適切なクラスタに割当てる。提案した方式の有効性を評価するために,本論文は,モズラ火災フォックスと他の4つのソフトウェアシステムから,開発者によって提供されたオリジナルの設計概念とモジュール構造を参照して,6つのフォルダに関する実験を行った。評価メトリックMoJoFMの平均は,他の6つの最先端のクラスタリング技術よりも6%から35%まで著しい改善を示した。結果は,異常値の濾過がクラスタリング結果を容易にし,ラベル伝搬が異常値を適切なクラスタに配置できることを示した。本論文では,セマンティック異常値フィルタリングとラベル伝搬を考慮した新しいソフトウェアクラスタリングアプローチであるEVOLを提案した。実験結果は,提案したアプローチEVOLが,ソフトウェアモジュール化の品質を高めるために非常に有用であることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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計算機システム開発 

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