Eunjong Choi,Yuji Fujiwara,Norihiro Yoshida,Osamu Mizuno
崔 恩瀞,藤原 裕士,吉田 則裕,水野 修
Eunjong Choi,Yuji Fujiwara,Norihiro Yoshida,Osamu Mizuno
910
コンピュータソフトウェア
0
3
3_47-3_59
0
コードクローン検索手法の調査
39
2022
Yuji Fujiwara,Eunjong Choi,Norihiro Yoshida,Katsuro Inoue
藤原 裕士, 崔 恩瀞, 吉田 則裕, 井上 克郎
Yuji Fujiwara,Eunjong Choi,Norihiro Yoshida,Katsuro Inoue
912
電子情報通信学会論文誌D
4
04
275-284
0
深層学習を用いたソースコード分類のための動的な学習用データセット改善手法の提案
J104-D
2021
Akira Goto,Norihiro Yoshida,Kenji Fujiwara,Eunjong Choi,Katsuro Inoue
後藤 祥,吉田 則裕,藤原 賢二,崔 恩瀞,井上 克郎
Akira Goto,Norihiro Yoshida,Kenji Fujiwara,Eunjong Choi,Katsuro Inoue
789
情報処理学会論文誌
2
2
627-636
0
機械学習を用いたメソッド抽出リファクタリングの推薦手法
56
2015
Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
不具合を含みそうなソフトウェアモジュール(Fault-prone(FP)モジュール)の
検出はソフトウェア工学における重要な問題の1つであり,これまでにも多く
の研究が行われてきた.それらの研究の多くはソフトウェアの複雑度メトリ
クスなどに基づいたモデルによる予測であった.しかし,モデルの構築には
メトリクスの収集環境が必要となるため,そのことも適用を難しくしてい
る.
そこで我々は,ソースコードに対して簡単に適用できるFault-proneモジュー
ルの検出手法として,スパムフィルタに基づいたFault-proneモジュール検出
法「Fault-proneフィルタリング」を提案している.この手法はソースコード
のみを入力とすることができ,また,全く事前の知識がない状態からでも開
発プロジェクトに適用できるという特徴を持つ.本論文では適用実験として
オープンソースソフトウェアeclipseとその関連プロジェクトに対して予測を
行い,予測精度についての評価を行った.
水野 修,菊野 亨
Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
519
SEC journal
SEC journal
2
1
6-15
0
Fault-Prone フィルタリング: 不具合を含むモジュールのスパムフィルタを利用した予測手法
Fault-Prone Filtering: A Simple Approach to Predict Fault-Prone Modules Using Spam Filter
4
2008
Yu Funayama,Osamu Mizuno
舟山 優,水野 修
Yu Funayama,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2019論文集
864
6
2
LSTMを用いたソースコード内の演算子推定手法
2019
Sayaka Kitamura,Osamu Mizuno
ソフトウェアの複雑さと重要性は日々増してきており, ソフトウェアの品質を高い水準で保つことが重要視され ている.このような現状においてはソフトウェアの品質 予測は重要な研究テーマであり,どのような手法で品質 予測を行うかに注力されてきた.不具合混入コミットを 推定する手法では,その評価を行うためには正解データ が必要であり,不具合の正解データ (真値) として Commit Guru による不具合混入コミットの情報が多く利用されて いる.しかしながら,Commit Guru の不具合混入コミッ トの情報の正解データとしての信頼性は不明である.
本研究では,その信頼性に対する検証を行った.不具 合混入コミット推定手法である SZZ アルゴリズムを用い て,同じ不具合データに対する結果の整合性を比較し, その結果を考察した.Commit Guru,および SZZ アルゴ リズムを用いた不具合コミット推定結果の差異において 検証を行った結果,Commit Guru の方がより優れた不具 合コミット推定の結果を示し,正解データとしての可能 性を示すものとなったが,その信頼性は十分であるとは 言い難い.
北村 紗也加,水野 修
Sayaka Kitamura,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2018論文集
785
6
38-46
2
不具合混入コミットの推定手法間での整合性比較と考察
2018
Daiki Watanabe,Kinari Nishiura,Osamu Mizuno
組み合わせテストによる不具合誘発パラメータ組み合 わせの特定は,ソフトウェア開発者が不具合誘発の原因 となる要因を特定する上で重要な役割を果たす.近年, 様々な研究者によって組み合わせテストの手法が数多く 提案されている.一方で,不具合の個数や不具合誘発条 件の複雑さ,用いるシステムの規模などで示されるある 特定の状況下において,実際どの手法を用いれば最も効 率よく正確に不具合誘発パラメータ組み合わせを特定で きるのかという疑問が抱かれる.本論文では,これまで に提案された 3 種類の従来手法を用いて,組み合わせテ ストにかかる処理時間,必要な追加テストケースとその 実行回数,不具合特定成功率といった 3 つの観点を中心 に比較評価を行った.実験の結果,用いたテストスイー トの変化による同一手法内でのデータの変化や,同一の テストスイートにおける 3 種類の従来手法の実験結果 の差異について収集することが出来た.また,得られた データを元に比較を行い,3 種類の従来手法の有用性の 差別化や,テストスイートの変化が引き起こす影響につ いての結論を示した.
渡辺 大輝,西浦 生成,水野 修
Daiki Watanabe,Kinari Nishiura,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2018論文集
786
6
47-56
2
不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価
2018
Yuki Kobayashi,Osamu Mizuno
従来の大域的な語の重み付け手法であるIDF(Inverse Document Frequency)には,単語N-gramに対して適用できない欠点があった.
しかし,近年の研究により,IDFを単語N-gramに対して適用する手法が提案された.
本研究では,このN-gram IDFをソースコードに対して適用し,ソースコード中の特徴的部分の抽出に応用できると考えた.
具体的には,局所的重み付けであるTF(Term Frequency)とN-gram IDFを利用した語の重み付け手法である$TF\verb|-|IDF_{N-gram}$を用いて,ソースコードごとの特徴語の抽出を行った.
そして,その特徴語の行ごとの出現頻度を求めて,ソースコード中の特徴的部分の抽出を行った.
まず,サンプルプログラムを用いて特徴語抽出の評価実験を行い,ソースコードにおいても特徴語をある程度抽出できることを示した.
次に,Apache Antの公開されているソースコードを用いて特徴的部分抽出を行い,またソースコードの変更による特徴的部分の変化についても調べた.
その結果,ソースコードから特徴的部分の抽出をすることができた.
また,その抽出した特徴的部分は,ソースコードの変更によってもソースコード全体の相対位置の変化が少ないことを示した.
小林 勇揮,水野 修
Yuki Kobayashi,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2017予稿集
760
6
46-55
2
N-gram IDFを利用したソースコード内の特徴的部分抽出手法
2017
Akihisa Yamada,Osamu Mizuno
山田 晃久,水野 修
Akihisa Yamada,Osamu Mizuno
ソフトウェアシンポジウム2014論文集
683
6
秋田市
07_研究論文
56-64
2
バグを混入・除去するソースコード差分の判定手法の提案
2014
Michi Nakai,Osamu Mizuno
ソフトウェア中のモジュールと呼ばれる基本単位内に 不具合が混入しているか否かを予測する研究を「Fault- prone モジュールの予測」と呼び,長年研究が続けられて きている.我々は,Fault-prone モジュール予測の一手法と してスパムフィルタリングの理論に基づいた Fault-prone モジュールの検出手法を提案し,「Fault-prone フィルタリ ング」と呼んでいる.Fault-prone フィルタリングは,ソ フトウェアのソースコードモジュールをテキスト情報と してテキスト分類器(スパムフィルタ)に入力として与 え,学習・分類することで任意のソースコードモジュール に対する不具合の混入確率を出力する.だが,この手法 では,これまでソースコードモジュール以外のモジュー ルを学習・分類に用いてこなかった.Fault-prone フィル タリングに与える入力はテキスト情報であるため,本研 究では別のテキスト情報として,静的コード解析ツール PMD の出力を入力として与えることを考える.具体的 には各ソースコードに対して PMD の出力を取得し,そ れを Fault-prone フィルタリングへの入力として与える. その結果として,各ソースコードに対する不具合の混入 確率を得ることができると期待される.本研究では実験 により,この手法の評価を行った.実験から,全体的に は従来の手法とほぼ同程度の結果が得られた.特に,提 案手法では再現率に若干の向上が見られ,精度,適合率 等に若干の低下が見られることを確認した.このことか ら,PMD の出力は Fault-prone フィルタリングに与える 入力として十分利用可能であり,また,少しでも実不具 合の網羅率を上げたいときは,従来手法よりも効果的で あることが分かった.
中井 道,水野 修
Michi Nakai,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2011
633
6
長崎市
09_研究論文 (Online only)
2
ソースコード静的解析結果を利用した不具合混入モジュールの予測手法の提案
http://sea.jp/ss2011/archives/category/proceedings
2011
Osamu Mizuno
不具合を含みそうなソフトウェアモジュール(Fault-prone(FP) モジュール) の検出はソフトウェア工
学における重要な問題の1つであり,これまでにも多くの研究が行われてきた.それらの研究の多く
はソフトウェアの複雑度メトリクスなどに基づいたモデルによる予測であった.しかし,モデルの構
築にはメトリクスの収集環境が必要となるため,そのことも適用を難しくしている.
そこで我々は,ソースコードに対して簡単に適用できるFault-prone モジュールの検出手法として,
スパムフィルタに基づいたFault-prone モジュール検出法「Fault-prone フィルタリング」を提案して
いる.この手法はソースコードのみを入力とすることができ,また,全く事前の知識がない状態から
でも開発プロジェクトに適用できるという特徴を持つ.本稿では適用実験としてオープンソースソフ
トウェアeclipse に対して予測を行い,予測精度についての評価を行った.
水野 修
Osamu Mizuno
566
生産と技術
1
1
38-43
5
Fault-proneness Filtering: スパムフィルタに基づく不具合混入ソフトウェアモジュールの予測手法
http://www6.ocn.ne.jp/~seisan/61-1.html
61
2009
Yuki Kobayashi,Osamu Mizuno
小林 勇揮,水野 修
Yuki Kobayashi,Osamu Mizuno
ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ(FORCE2018)
867
12
3
ソースコード要約における メソッドの抽出的要約手法の提案
2018
Satsuki Hirose,Osamu Mizuno
廣瀬 早都希,水野 修
Satsuki Hirose,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2018論文集
787
6
130−139
3
ソフトウェア不具合予測への画像分類手法の適用
2018
Shunya Kawabata,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
本研究では,ベイズ推定を用いた組み合わせテスト最適化手法を提案する.提案法では,まず,フォールトを検出した確率を,テストケースを構成する各パラメータ値,あるいは,パラメータ値の組み合わせに,ベイズ推定によってマッピングする.次に,その確率を用いて各テストケースの重みを計算し,その重みによりテストケースを降順に並び替えることで最適化を実現する.
河端 駿也,崔 銀惠,水野 修
Shunya Kawabata,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
電子情報通信学会技術研究報告
722
3
宮古島市, 沖縄県
SS2015-95
115-120
3
ベイズ推定を用いた組み合わせテスト最適化手法の提案
A Prioritization of Combinatorial Testing Using Bayesian Inference
115
2016
Yukiya Uneno,Osamu Mizuno
釆野 友紀也,水野 修
Yukiya Uneno,Osamu Mizuno
ソフトウェア信頼性研究会FORCE2015予稿集
716
11
3
Word2Vecを利用したバグ報告に対する修正対象推薦手法
2015
Hideki Okajima,Osamu Mizuno
岡嶋 秀記,水野 修
Hideki Okajima,Osamu Mizuno
電子情報通信学会技術研究報告
IEICE Technical Report
702
3
那覇市, 沖縄県
SS2014-68
79-84
3
機械学習を用いた省略識別子の復元手法
An Approach for Abbreviated Identifier Expansion with Machine Learning
114
2015
Hideki Okajima,Shunya Kawabata,Osamu Mizuno
ソフトウェアのソースコードの読みやすさはソースコードを保守する上でその重要な要因である.コーディングする際に単語を適切に省略することでコードを簡潔に書ける場合がある.その一方で,略語を多用すると読みにくいコードになってしまう可能性がある.そこで,ソースコードを効率よく理解するために略語を復元する技術が求められる.本稿では,「word2vec」というツールを用いて略語を元の単語に復元する手法を提案する.word2vecは文章を入力として,単語の意味を表す高次元のベクトルを作成するツールである.単語の意味をベクトルとして扱えるため,単語間の意味の距離や加減の計算が可能になる.我々はソースコードから抽出した識別子の連続を文章と見なしword2vecを適用する.得られた識別子のベクトルを用いて,ソースコード中の省略されている識別子と省略される前の識別子の候補との意味の距離を計算する.この識別子間の距離を比較することでより正確な省略される前の識別子の候補を推定する.本手法を用いて省略された識別子から省略される前の識別子を復元できることを示す.
岡嶋 秀記,河端 駿也,水野 修
Hideki Okajima,Shunya Kawabata,Osamu Mizuno
ソフトウェア信頼性研究会FORCE2014予稿集
699
12
2-2
3
単語ベクトルを用いた省略識別子の復元手法
2014
Huahao Liu,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
不具合が混入していそうなモジュール (Fault-proneモジュール) の検出はソ
フトウェア開発における重要な問題の一つである.この問題を解決するため
に我々は「Fault-pronenessフィルタリング(FPF)」という手法を提案してい
る.この手法ではモジュールを単にテキストと見なし,ベイズの定理を用い
たテキスト分類技術を利用して予測を行うため,従来提案されているメトリ
クスの収集や測定を行う必要がない.一方,従来からのソフトウェアメトリ
クスを利用した手法でも,比較的高い精度が得られる手法もあり,そうした
手法との比較が必要とされてきた.そのため,本論文ではソフトウェアの変
更履歴に関するメトリクスに対して最も一般的なFault-proneモジュール検出
手法であるロジスティック回帰分析を行い,そこで得られたモデルの予測精
度とFPF法と予測の精度比較を行った.また,2つの手法を統合する手法を提
案し,その手法による予測精度に対する評価も行った.
劉 華浩,水野 修,菊野 亨
Huahao Liu,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
電子情報通信学会技術報告
Technical Report of IEICE
558
1
東京
384, KBSE2008-47
61-66
3
フォールトプローンモジュール検出手法間の精度比較 〜Fault-proneness filteringとロジスティック回帰〜
A Comparative Study of Fault-Prone Module Detection Methods -- Fault-proneness Filtering and Logistic Regression --
108
2009
Yusuke Sasaki,Seiya Abe,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Sachie Yoshioka,Yoshiyuki Anan,Mataharu Tanaka
ソフトウェア開発におけるコスト,期間,品質への要求は年々厳しくなってきている.これに対応するために,プロジェクトで得られるメトリクスから重要なものを選択し重点管理することで,効率的な品質管理を行うという試みが行われているこれらの試みでは変数選択手法が用いられてきたが,従来の変数選択手法では分類するクラスサイズの偏りによって分類精度が悪化する問題について考慮されてこなかった.そこで本研究では,クラスサイズの偏りをなくす手法であるオーバーサンプリングを取り入れた変数選択手法を提案する.評価実験の結果,使用した3種類の変数選択手法の全てにおいて提案手法の分類精度が優れていることが確認できた.このことより,より妥当な変数選択に成功したものと考えられる.
佐々木 優介,安部 誠也,水野 修,菊野 亨,吉岡 幸恵,阿南 佳之,田中 又治
Yusuke Sasaki,Seiya Abe,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Sachie Yoshioka,Yoshiyuki Anan,Mataharu Tanaka
電子情報通信学会技術研究報告
Technical Report of IEICE
504
4
会津大学
4, SS2007-8
41-46
3
オーバーサンプリングを用いた効率的品質管理のための変数選択手法の提案
Selecting metrics for effective software quality management using over-sampling method
107
2007
Yuya Nakano,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Yoshiyuki Anan,Mataharu Tanaka
中野 裕也,水野 修,菊野 亨,阿南 佳之,田中 又治
Yuya Nakano,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Yoshiyuki Anan,Mataharu Tanaka
ソフトウェア信頼性研究会第3回ワークショップ論文集
482
6
岡山市
111-117
3
ソフトウェアプロジェクトの適切なレビュー速度の検出手法
2006
Kouta Kudou, Osamu Mizuno, Tohru Kikuno
ソフトウェアの開発現場ではプロジェクト管理の重要性が益々高まってきている.プロジェクトが混乱するか否かをプロジェクトの早期の段階で発見することは,プロジェクト管理において非常に有効であると考えられる.我々はこれまでプロジェクトの混乱を予測する手法をいくつか提案してきており,データマイニング的な手法が有効であるという感触を得ている.しかし,プロジェクト混乱予測に適用するに当たって,それらの手法の特徴や精度についての比較はまだ行われていない.そこで本報告では,複数の混乱予測手法について,各手法間における精度の比較実験を行う.具体的にはプロジェクトメンバーへアンケートを実施し,プロジェクトが抱えるリスクの程度を抽出する.そして複数のデータマイニング手法を用いてこのアンケート結果からプロジェクトの混乱の有無を予測する実験を行い,予測精度を比較する.本報告では,ある企業の協力を得て実際の開発現場において実施したアンケートを用いて適用実験を行った.
工藤公太,水野修,菊野亨
電子情報通信学会技術報告
439
11
山梨
467, SS2004-36
13-18
3
複数の手法を用いたソフトウェア開発プロジェクトの混乱予測 -- 手法間での精度比較実験 --
Prediction of Runaway Software Projects with Multiple Classification Methods -- Comparison of Accuracy among Classification Methods --
104
2004
Masayuki Hirayama,Tetsuya Yamamoto,Jiro Okayasu,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
近年のソフトウェアシステムの応用範囲の拡大に伴い,ソフトウェアの開発規模も飛躍的に増大する傾向にある.それと同時に,短い期間での製品開発が求められるようになっている.このような状況の下で,限られた時間内で効率的にソフトウェアテストを行う手法が必要とされている.本報告では,テスト対象となる機能に対して優先度の評価を行い,その評価結果に基づいてテスト仕様書の作成とテスト計画の作成をする「選択的テスト手法」を提案する.優先度の評価においては,構造の複雑さ,不具合の致命度などのプロダクト特性とレビュー充実度,開発者のスキルなどのプロセス特性を考慮している.テスト仕様書では優先度が高いほどチェックすべき具体的な項目を指示している.また,テスト計画では優先度が高い程,スキルを持った開発者が早めに実施するようにしている.また,実際のソフトウェアテスト現場への適用実験を行った.その結果,提案する選択的テスト手法を用いたグループでは従来のテスト手法を用いたグループよりも多くの致命度の高い不具合を検出できることを確認した.
平山雅之,山本徹也,岡安二郎,水野修,菊野亨
Masayuki Hirayama,Tetsuya Yamamoto,Jiro Okayasu,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
電子情報通信学会技術研究報告
258
5
97-98, SS2001-6
1--8
3
機能モジュールに対する優先度に基づいた選択的ソフトウェアテスト手法の提案
A new Selective Software Testing Method Based on Priorities Assigned to Functional Modules
101
2001
Koki Kusumoto
楠本 晃樹
Koki Kusumoto
951
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
GUIテストケース自動作成を目的としたUI要素の名称特定手法の提案
2024
Yasuyuki Arikawa
有川 康幸
Yasuyuki Arikawa
954
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
エミュレーションと状態遷移の規則による組み込みデバイスドライバーのバグ検出手法の提案
2024
Akihiro Tamai
ライブラリは API という形でソフトウェアに外部機能を提供し,これを用いるこ とで開発を効率化することが出来る.しかし,ライブラリのアップデートに伴い API の利用が非推奨になり,それに伴う利用箇所のコードメンテナンスが必要になる場 合がある.また,JavaScript は Web アプリやネイティブアプリ等の開発で近年最も 利用されている言語となっており,そのような開発においてはライブラリが盛んに 利用されている.そのため,JavaScript においても非推奨となった API のメンテナン スを支援する手法が求められる.
本研究では,MLCatchUp という Python を対象とした関数入出力定義による非推 奨 API を半自動修正するツールの仕組みを応用した,JavaScript 開発における非推 奨 API を半自動修正する手法を提案する.さらに,本手法のユースケースについて の検証や,精度を検証する為の実験についての考察を行う.
玉井 陽博
Akihiro Tamai
950
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
{JavaScript} における関数入出力定義による非推奨 {API} の半自動修正手法の提案
2024
Yuta Mahigashi
眞東 優太
Yuta Mahigashi
937
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
画像処理技術を用いた類似ソースコード片のマッチング手法精度に関する比較調査
2023
Shota Minami
南 翔太
Shota Minami
939
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
画像処理技術を用いたWeb サイト上のUI要素の位置及びサイズ判定手法の提案
2023
Rikuto Nakamori
中森 陸斗
Rikuto Nakamori
935
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
IoT における関数呼出しに基づくフォールトローカライゼーション手法の提案
2023
Yu Funayama
舟山 優
Yu Funayama
902
2
7
京都工芸繊維大学
Transformer エンコーダの応用による機械翻訳手法を利用したプログラム合成モデルの性能の比較
2021
Keito Wakabayashi
若林 奎人
Keito Wakabayashi
903
2
7
京都工芸繊維大学
API呼び出し情報に基づいたメソッド名の推薦手法の提案
2021
Yoshiharu Uemura
植村 佳治
Yoshiharu Uemura
896
2
7
京都工芸繊維大学
実プロジェクトを対象にしたトレーサビリティリンク構築手法の提案
2020
Juntong Hong
洪 浚通
Juntong Hong
877
8
7
京都工芸繊維大学
画像分類手法によるソースコード片のプログラミング言語分類
2019
Yu Funayama
舟山 優
Yu Funayama
797
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
LSTMを用いたソースコード内の演算子推定手法
2019
Yuki Kobayashi
小林 勇揮
Yuki Kobayashi
801
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
ソースコードにおけるメソッドの抽出的要約手法の提案
2019
Sayaka Kitamura
北村 紗也加
Sayaka Kitamura
779
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
ソフトウェア不具合コミット推定手法間の整合性比較と考察
2018
Daiki Watanabe
渡辺 大輝
Daiki Watanabe
781
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価
2018
Kentaro Tanaka
田中 健太郎
Kentaro Tanaka
776
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
組み込み開発におけるコンパイラ最適化に起因する不具合の推定手法の提案
2018
Yoshiyuki Harada
原田 禎之
Yoshiyuki Harada
777
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
CPSの異常検出のためのログ分析手法の比較
2018
Yuki Kobayashi
小林 勇揮
Yuki Kobayashi
753
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
N-gram IDFを利用したソースコード中の重要部分抽出手法
2017
Masanari Kondo
The defect prediction is one of the important tasks to preserve an assurance of software quality in the software engineering. In previous works of the defect predicion, two issues are identified. First, there is an issue of a heterogeneous metrics set. Many researchers use a su- pervised learning approach as to generate a defect prediction model. Then, they have to collect a training dataset that has same metrics with an objective dataset. This reduces the amount of available data, and thus should be improved. Second, it is difficult to choose the fittest model since there is an issue of differences with accuracy of a model between datasets. Various so- lutions have been reported regarding the issue of a heterogeneous metrics set. For instance, Some researchers apply an unsupervised learning method to an object dataset since unsuper- vised learning methods have an advantage that they do not need a training dataset. However, less research has focused the second issue. In this paper, we propose an unsupervised learning approach using Restricted Boltzmann Machine as preprocessing of metrics to solve the second issue. We conduct experiments on three empirical datasets. These results show that differences between five unsupervised learning methods are reduced, and all of them belong to the group which has the best AUC values. Furthermore, we confirm that unsupervised learning methods with Restricted Boltzmann Machine as preprocessing of metrics are effective on the source code complexity metrics.
近藤 将成
Masanari Kondo
755
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
RBMを用いたソフトウェアメトリクスの特徴抽出手法の提案
Unsupervised Defect Prediction with Restricted Boltzmann Machine
2017
Hideki Okajima
岡嶋 秀記
Hideki Okajima
708
2
7
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
単語ベクトルによる省略識別子の復元推定手法に関する研究
2015
Tsuyoshi Fujiwara
藤原 剛史
Tsuyoshi Fujiwara
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
711
2
7
バイトコードの機械学習に基づく不具合予測手法の提案
2015
Naidanjav Zolbayar
Naidanjav Zolbayar
Naidanjav Zolbayar
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
712
2
7
テキスト分類によるバグレポートの分類手法の提案
2015
Naoki Kawashima
川島 尚己
Naoki Kawashima
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
680
2
7
識別子中の単語情報を用いたFault-proneモジュール予測手法の提案
2014
Akihisa Yamada
山田 晃久
Akihisa Yamada
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
682
2
7
ソースコードの差分を用いたバグを混入・除去する変更の予測手法
2014
Michi Nakai
中井 道
Michi Nakai
672
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
複数のソフトウェア不具合予測手法の定量的比較分析
2013
Yoshitaka Matsumura
松村 好剛
Yoshitaka Matsumura
先端科学技術演習報告書, 京都工芸繊維大学
666
2
7
テキストフィルタに基づく不具合検出手法の細粒度リポジトリへの適用と評価
2012
Michi Nakai
中井 道
Michi Nakai
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
629
2
7
ソースコード静的解析結果のテキスト分類による不具合混入モジュールの予測手法
2011
Osamu Mizuno
水野 修
Osamu Mizuno
システム設計検証技術研究会 2008年度第6回講演会
561
1
産業技術総合研究所
9
フォールトプローンなソフトウェアモジュールのスパムフィルタを利用した検出手法
2009