| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-02-26 |
| タイトル |
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タイトル |
ソフトウェア運用ログを用いた非推奨化へのグラフニューラルネットワークの適用 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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NTTコンピュータ&データサイエンス研究所 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Computer and Data Science Laboratories |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者名 |
角田, 詩門
中川, 博之
斎藤, 忍
土屋, 達弘
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ソフトウェア膨張とは，新しい機能や要求の追加や不必要な機能の蓄積によって，ソフトウェアのサイズや複雑性が過度に増大する現象であり，開発効率の低下や脆弱性の増加など，様々な問題を引き起こす．この問題を解決するためには，不必要なコードや時代遅れの機能を削除・改修するプロセス（非推奨化）が必要であり．効果的な非推奨化の実現には，既に稼働しているソフトウェア運用ログからユーザの利用状況を分析し，不要な機能を特定することが重要である．本研究では，非推奨化の課題をソフトウェアの構成を表現したグラフにおけるリンク予測やノード分類の課題として設定し，グラフで表現されたデータを深層学習で扱うための手法であるグラフニューラルネットワーク（GNN）の活用を検討する．実験では，ERPソフトウェアである Apache OFBiz を利用し，非推奨化の実現に向けた GNN の応用可能性を考察した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2024-SE-216,
号 8,
p. 1-8,
発行日 2024-02-26
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8825 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SE24216008.pdf (1.4 MB)
