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DATA MINING TECHNIQUES TO PREDICT INFORMATION SYSTEMS MAINTAINABILITY

机译:数据挖掘技术可预测信息系统的可维护性

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摘要

This paper presents an approach, based on Data Mining techniques, to predict the maintainability of class diagrams done using the Unified Modelling Language (UML), which has great importance on the final quality of object -oriented information systems (OOIS). The prediction model is built from metrics values obtained at the early phases of OOIS life-cycle. We will start with Fuzzy prototypical Knowledge Discovery process (FPKD) for finding Fuzzy Deformable Prototypes of class diagram maintainability, and later we will predict a real case class diagram maintainability deforming the similar prototypes using the degree of compatibility with them. The data used for prediction was obtained through a controlled experiment.
机译:本文提出了一种基于数据挖掘技术的方法,可以预测使用统一建模语言(UML)完成的类图的可维护性,这对面向对象信息系统(OOIS)的最终质量非常重要。预测模型是根据在OOIS生命周期的早期阶段获得的指标值构建的。我们将从模糊原型知识发现过程(FPKD)开始,以查找类图可维护性的模糊可变形原型,随后,我们将预测真实案例的类图可维护性,以利用与它们的兼容程度使相似的原型变形。用于预测的数据是通过对照实验获得的。

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