Mismatch handling for COTS selection: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using Commercial Off‐The‐Shelf (COTS) products to build software systems requires the evaluation of existing COTS products, the selection of the COTS that best fit system requirements, and the integration of the selected COTS into the system. During this process, it is inevitable to encounter two types of mismatches: (1) COTS mismatches, which are encountered during COTS selection between requirements and COTS features, due to an excess or shortage of COTS features, and (2) architectural mismatches, which arise when integrating multiple COTS products that do not fit well together. This paper focuses on the ‘COTS mismatch’ problem. The paper describes a real‐world case study of a single COTS selection with the aid of a method called MiHOS (Mismatch Handling for COTS Selection) to handle the COTS mismatches. MiHOS runs on top of existing COTS selection models in order to properly address COTS mismatches with limited resources. The case study was conducted in the e‐service domain. The goal was to validate MiHOS and to answer two key questions: (1) How useful is decision support during different phases in the process mismatch handling? And (2) what is the effort vs benefit of using MiHOS? The results are promising and illustrate the potential benefits of using MiHOS. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».