講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-06 14:25
ベイズ統計機械学習を用いたオープンソースソフトウェア信頼度評価法の提案 ○杉山 透・中谷多哉子(OUJ) KBSE2020-46 |
抄録 |
(和) |
近年,産業界でオープンソースソフトウェア(OSS)を製品ソフトウェアに組み込んで使用することが増 えてきているが,品質,特に信頼性に課題があるとされている.しかし,信頼性を評価するための既存のソフトウェ ア信頼性モデル,特に動的信頼性モデルは OSS 特有の開発形態と合っていないことが指摘されている.そこで,状態 空間モデルとベイズ統計機械学習による信頼性モデルを,OSS 特有の開発形態を考慮した動的信頼性モデルとして提 案し,実際の OSS の故障発生件数の予測を行った.提案手法を用いた予測結果を,従来の動的信頼性モデルにより同 様の予測を行った結果と比較し,評価を行った. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
オープンソースソフトウェア / ソフトウェア信頼性モデル / 状態空間モデル / ベイズ統計機械学習 / ソフトウェア工学 / ベイズ統計モデリング / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 423, KBSE2020-46, pp. 71-76, 2021年3月. |
資料番号 |
KBSE2020-46 |
発行日 |
2021-02-26 (KBSE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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