Applying text mining classification for software requirements prioritization

Abstract

Yazılım ürünü. geliştirme ekibinin kapasitesi, ilgili çalışanların sayısıyla, kişilerin deneyimlerinin, iyi bir koordinasyonla aynı şekilde kısıtlanmasından dolayı, ilk olarak geliştirilecek ürünün en önemli kısımlarını keşfetmek için önceliklere ihtiyaç vardır. tüm ekip ve gereksinimler arasındaki uyuşmazlıkların tespit edilmesi ve uygulanacak ve serbest bırakılacak gereksinimlerin sırasını planlama zorunluluğu bu yazıda, açık öncelikli uygulamalara ve yazılımlara makine öğrenmesi yoluyla gereksinim önceliklendirme otomasyonunun uygulanmasını gözden geçirdik. ml alanındaki gelişmeler ilerledikçe, bu gelişmelerden yararlanmanın birçok yolu var. bunlardan biri, şimdiye kadar insanlar tarafından gerçekleştirilen analitik işlerin otomasyonu. gereksinimler önceliklendirme bunlardan biridir. zaman alıcı ve bilgidir zorlu faaliyetler ve artan sayıda gereksinim ile bir insanın her gereksinimi değerlendirmesinde kolayca olanaksız hale gelebilir. bu çalışmanın ilk kısmı, alan gereksinimleri önceliklendirme otomasyonu ile ilgili literatür taraması ve ilgili çalışmalardır. ikinci bölümde bazı metin madenciliği geçmişini inceledik, üçüncüsü açık kaynaklı yazılım (oss) projelerinin ilgili mekaniklerini ve problemlerini tartışıyor. açık gelişim yaklaşımlarıyla ilgi çekici projeler. dördüncü bölümde, oss projelerinin belirli sorunlarını çözmek için bilinen farklı yaklaşımları bir araya getirmenin sentetik metodolojisini ve gereksinim önceliklendirme sürecinin otomasyonunu kullanan bir sistem tasarımı öneriyoruz. beşinci kısım, önerilen sistem tasarımının apache yazılım temeli (asf) hadoop projesi üzerinde bir prototip ile değerlendirilmesine ayrılmıştır. önerilen çözüm ve değerlendirme, yalnızca belirli bir proje temeli (asf) ve bir proje kapsamında geçerlidir. hadoop).Anahtar Kelimeler: Gereksinimler Önceliklendirme, Açık Kaynak Kodlu Yazılım, Apache Software Foundation Makine Öğrenmesi, Metin Madenciliği, Destek Vektör Makinesi, Destek Vektör Regresyon

Software product Priorities are needed in order to discover the most important parts of the product to be developed at first, as the capacity of the development team is constrained by the number of the workers involved, the experience of the individuals, the same as the good coordination of the whole team and the necessity to detect the conflicts among the requirements and planning the sequence of the requirements to be implemented and released. In the this paper , we have review the application of requirements prioritization automation by means of machine learning to the open source applications and software.As the development in the field of ML proceeds, there are many possibilities to utilize the advancements. One of them is the automation of analytic work performed up to now by humans. Requirements prioritization is one of them. It is time consuming and knowledge demanding activity and with the growing number of requirements it can get easily unfeasible for a human being to evaluate every requirement. The first part of this study is the literature review and related works in the field requirements prioritization automation. the second part we have reviewed some text mining background, the third discusses the relevant mechanics and problems of the open source software (OSS) projects.We have analyzed the options for solving the problems of OSS projects requirements management with particular emphasis on the ASF OSS projects, which are interesting with their open development approach. in the fourth part, we propose a system design, using the synthetic methodology of combining different known approaches to solve the particular problems of the OSS projects and the automation of the requirements prioritization process. the fifth part is devoted to the evaluation of the proposed system design with a prototype on apache software foundation (ASF) hadoop project.The proposed solution and evaluation is valid only in the context of one particular foundation of projects (ASF) and one project (Hadoop). The evaluation outcome cannot be generalized, since the fine tuning of the algorithms would require enormous effort. Using another project would mean the refitting of the whole proposed solution.Keywords:-Requirements-Prioritization-OpenSource-Software-Apache-Software_Foundation Machine Learning Text Mining, Support Vector Machine,Support Vector Regression.