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Analysis of software engineering data using Bayesian Belief Networks and Decision Trees.

机译：使用贝叶斯信念网络和决策树分析软件工程数据。

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Software companies possess a lot of data collected during development and maintenance of software systems for the purpose of analysis. Many different techniques and tools have been developed for extracting knowledge. How many and which techniques should be used to analyze a single data set is an important yet difficult question.; In the proposed research the focus is put on a multi-technique approach to analysis of data and extraction of knowledge from it. Models of the same data sets based on Bayesian Belief Network and Decision Tree are built, analyzed and evaluated. Some new methods, evolutionary algorithms, are merged with these techniques for the construction of these models. A number of achievements will be dedicated to comparison between these two approaches in analysis of software engineering data and knowledge extracted for the purposes of defect elimination and complexity perception.

机译：软件公司拥有在软件系统的开发和维护过程中收集的大量数据，以进行分析。已经开发出许多不同的技术和工具来提取知识。应该使用多少种技术和哪种技术来分析单个数据集是一个重要而又困难的问题。在拟议的研究中，重点放在一种多技术方法上，以分析数据并从中提取知识。建立，分析和评估基于贝叶斯信念网络和决策树的相同数据集的模型。一些新的方法，进化算法，与这些技术相结合，以构建这些模型。许多成就将致力于比较这两种方法，以分析软件工程数据和提取的知识，以消除缺陷和理解复杂性。

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作者
Wu, Yu.;
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作者单位

University of Alberta (Canada).;

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授予单位 University of Alberta (Canada).;
学科 Computer Science.
学位 M.Sc.
年度 2005
页码 69 p.
总页数 69
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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