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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-09 15:05 変更履歴の事前学習に基づく分散表現による変更推薦に向けて ○北林悠登・小林隆志（東工大）  SS2021-12 KBSE2021-24 |
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| 抄録 | （和） | ソフトウェアが大規模化する中，開発者が変更の波及個所を正しく特定し修正することは困難になっている．この問題に対処するため，変更履歴のマイニングにより同時変更すべき箇所を推定し，開発者に変更の推薦を行う手法がある．しかし，先行研究の手法は変更履歴に強く依存しており，過去に同時変更したことのない対象を考慮することができない．本研究は変更履歴に基づく分散表現を利用し，既存手法より広い対象を推薦できる手法を提案する．まず，学習した分散表現がプログラム要素変更の傾向を表現していることを明らかにする．次に，先行研究の手法を分散表現上の近傍により拡張する手法を提案する．実験により，提案手法は推薦精度は低下するもののより多くの変更漏れを推薦する能力があることを示した． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 分散表現 / 変更推薦 / 共変更ルール / ソフトウェア保守 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 94, SS2021-12, pp. 63-68, 2021年7月. | |
| 資料番号 | SS2021-12 | |
| 発行日 | 2021-07-01 (SS, 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) | |
| PDFダウンロード | SS2021-12 KBSE2021-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE IPSJ-SE SS |
| 開催期間 | 2021-07-08 - 2021-07-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (Zoom) |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般／知能ソフトウェア工学全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2021-07-KBSE-SE-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 変更履歴の事前学習に基づく分散表現による変更推薦に向けて |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Toward change guide based on the unsupervised pre-trained embeddings from co-change history |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散表現 / |
| キーワード(2)（和/英） | 変更推薦 / |
| キーワード(3)（和/英） | 共変更ルール / |
| キーワード(4)（和/英） | ソフトウェア保守 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北林 悠登 / Yuto Kitabayashi / キタバヤシ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 隆志 / Takashi Kobayashi / コバヤシ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-09 15:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2021-12, KBSE2021-24 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.94(SS), no.95(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-07-01 (SS, KBSE) |
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