Earticle

현재 위치 Home

Finding Best Mining Scheme for Development of Multinomial Software Fault Prediction Model

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJMUE) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.11 No.5 (2016.05)바로가기
  • 페이지
    pp.183-198
  • 저자
    Dipti Kumari, Kumar Rajnish
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A275390

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper discuss different classification methods toward reliability and quality improvement of software systems by predicting fault-prone module before testing. Classification capability of Data mining techniques and Object-oriented property based knowledge stored in Object-Oriented metrics are used to classify the software module as fault-prone in different error categories or not fault-prone. Three versions of Eclipse, the java-based Open source Integrated Development environment as dataset for training and testing all the classification based data mining techniques are used. First of all, Threshold base feature ranking (i.e. Area under the ROC curve) is used for selecting effective OO-metrics in building prediction model. After that using those subsets of selected attributes, classification models are built with 41 different classifiers for multinomial classification in fault detection systems. Finally, the performance of a classifier is evaluated with respect to the PRC performance metric. Based on the performance results appropriate classifiers (Random Committee, Random Tree, Randomizable Filtered classifier and IBK) which depict a higher performance and accuracy compared to the others are selected. Our results indicate that Random Tree, Random Committee and Randomizable Filtered Classifier have same performance. IBK classifier also has same performance but little bit less and Kstar has less performance compared to previous four selected classifiers.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
 3. Research Background
  3.1. Dataset Description
  3.2. Software Metrics Studied
  3.3. Collection of Error Data
  3.4. Empirical Data Collection
 4. Research Method
  4.1. Threshold Based Feature Ranking (TBFR)
  4.2. Classification
  4.3. Performance Measures
 5. Experimental Analysis
  5.1. TBFR Method for Feature Selection
  5.2 Results and Discussion
  5.3 Random Committee, Random Tree, Randomizable Filtered Classifier, IBk and K-star Performance Evaluation
 6. Conclusion
 References

키워드

OO-metric classifier Data mining ROC PRC TBFR Random Tree MCC

저자

  • Dipti Kumari [ Birla Institute of Technology, Mesra Ranchi, Jharkhand-835215(INDIA) ]
  • Kumar Rajnish [ Birla Institute of Technology, Mesra Ranchi, Jharkhand-835215(INDIA) ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1975-0080
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering Vol.11 No.5

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장