MASK-SM: Multi-Agent System Based Knowledge Management System to Support Knowledge Sharing of Software Maintenance Knowledge Environment
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge management (KM) has become an important topic as organizations wish to take advantage of the information that they produce and that can be brought to bear on present decisions. This paper described a system to manage the information and knowledge generated during the software maintenance process (SMP). Knowledge Management System (KMS) is utilizing to help employees build a shared vision, since the same codification is used and misunderstanding in staff communications may be avoided. The architecture of the system is formed from a set of agent communities each community of practice (CoP) is in charge of managing a specific type of knowledge. The agents can learn from previous experience and share their knowledge with other agents or communities in a group of multi-agent system (MAS). This paper also described on the theoretical concept and approach of multi-agent technology framework that could be implemented software maintenance process (SMP) in order to facilitate knowledge sharing among the maintainers of the learning organization. as well as to demonstrate it into the system wise, on how the multi-agent technology could be utilized in the software maintenance process (SMP) system model for serving the maintainer that is developed by using groupware such as Lotus Notes software. This architecture will be named as MASK-SM (MAS Architecture to Facilitate Knowledge Sharing of Software Maintenance). The author followed the Prometheus methodology to design the MAS architecture. This paper applied the definition of ISO 9241-11 (1998) that examines effectiveness, efficiency, and satisfaction. The emphasis will be given to the software maintenance process (SMP) activities that may concern with multi-agent technology to help the maintainers especially in learning organization to work collaboratively including critical success factor in order to ensure that software maintenance process (SMP) initiatives would be delivered competitive advantage for the community of practice (CoP) as well as users of the organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».