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  1. 研究報告
  2. ソフトウェア工学(SE)
  3. 2022
  4. 2022-SE-210

技術的負債に関連する課題票分類手法の構築

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217296
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217296
5ca0b74d-25dc-4897-967e-c546de8f4e67
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SE22210010.pdf IPSJ-SE22210010.pdf (864.7 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-04
タイトル
タイトル 技術的負債に関連する課題票分類手法の構築
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 運用・保守
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
和歌山大学
著者所属
和歌山大学
著者所属(英)
en
Wakayama University
著者所属(英)
en
Wakayama University
著者名 木村, 祐太

× 木村, 祐太

木村, 祐太

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大平, 雅雄

× 大平, 雅雄

大平, 雅雄

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著者名(英) Yuta, Kimura

× Yuta, Kimura

en Yuta, Kimura

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Masao, Ohira

× Masao, Ohira

en Masao, Ohira

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 技術的負債とは,短期的には有用だが長期的には問題を引き起こす実装や設計のことを指す.技術的負債には,開発者が明示的に管理をおこなう SATD という特殊な事象があり,課題票を用いて管理される事象を SATD-Issue という.SATD-Issue は OSS プロジェクトで一般的に扱われていないためデータの絶対数が少ない.本論文では,SATD-Issue 自動分類モデルの構築をおこなう.SATD-Issue の特徴分析をおこない,分類モデル構築に利用可能な特徴を明らかにする.また,分析で得た特徴を用いて構築したモデルの評価をおこなう.評価実験の結果,最も分類精度が良いモデルで Precision が 0.995,Recall が 0.903 となった.また,アブレーションスタディの結果,報告者に関する特徴が最も分類に寄与していることがわかった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112981
書誌情報 研究報告ソフトウェア工学(SE)

巻 2022-SE-210, 号 10, p. 1-8, 発行日 2022-03-04
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8825
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:32:59.058197
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