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Enregistrement W2528164061

Classification and retrieval of reusable object-oriented software designs

2003· article· en· W2528164061 sur OpenAlexaff
Weichang Du, Fauzi Musbah Ali Abokhzam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware constructionSoftware developmentData miningSoftwareSoftware sizingSoftware designSoftware engineeringInformation retrievalProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective sharing and reusing of software artifacts has been asserted to be one of the most promising approaches to improving the practice of software engineering in terms of increasing software developer's productivity and enhancing software quality. It is as beneficial to reuse software artifacts, not only at the code level, but also across the entire software development process starting with requirement specifications, through software design and coding, to testing and maintenance. This thesis proposes an approach, based on a generalization of a faceted classification scheme, for classification and retrieval of software design artifacts, in particular object-oriented design models, thus facilitating their reuse. In the proposed scheme, a facet describes one aspect of software design model and is defined as a set of predefined terms chosen from the results of analyzing various software systems specifications. The terms of each facet are arranged on a conceptual graph to aid the retrieval process. A design artifact is classified or represented in a software repository by associating it with a software descriptor to describe its important structural and behavioral properties and also to document the artifacts associated with the design model. Two retrieval mechanisms, similarity-based retrieval and feature-based retrieval, are incorporated into the classification scheme and can be used separately or in combination. The retrieval mechanisms help users to search for and rank candidate design artifacts that best match their target specifications. The similarity analysis estimates the conceptual closeness between a query descriptor and descriptors in the software repository. The feature-based retrieval estimates the discrepancy ratio between a target and candidate descriptors by taking into account only their common features. A prototype software tool of the proposed classification scheme is implemented. It is also used in the testing of the proposed classification scheme. The tests show positive results in terms of retrieval effectiveness, consistency, and usability of the classification scheme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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