Sammanfattning av denna webbsida: Återanvända databashanteraren hanterar de återanvändbara programvarukomponenterna i olika kategorier och behöver hitta kategorin återanvändbara programvarukomponenter. I detta dokument har vi använt olika rena och hybrida metoder för att hitta domänrelevansen hos komponenten till en viss domän. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) approach, LSA, Singular Value Decomposition (SVD) teknik, LSA Semi-Discrete Matrix Decomposition (SDD) teknik och Naive Bayes Approach rent såväl som hybrid, utvärderas för att bestämma domänrelevansen av programvarukomponenter. Den utnyttjar det faktum att Feature Vector koder kan ses som dokument som innehåller termer - de identifierare som finns i komponenterna-och så text modelleringsmetoder som fångar samtidig information i lågdimensionella utrymmen kan användas. FV-kod representation av kluster eller domäner används för att hitta domän-relevansen av programvarukomponenterna. PLSA har gett bättre resultat än LSA hämtning tekniker i termer av Precision och Recall men dess tid komplexitet är för hög. SVD Transformation med Naïve Bayes-systemet har överträffat alla andra metoder och visar bättre resultat än den befintliga metoden (LSA) som används av vissa databaser med öppen källkod, t.ex. Källarforge. Det fastställda DR-värdet ligger nära den manuella analysen, som används för att utföras av programmerare/arkivförvaltare. Därför kan verktyget också användas för automatisk kategorisering av programvarukomponenter och denna typ av automatisering kan förbättra produktiviteten och kvaliteten på mjukvaruutveckling.
På samma sätt har olika IR-tekniker som LSI, pLSI och Naïve Bayes metoder också tillämpats för att kategorisera återanvändbara programvarukomponenter REF.
Approaches for Categorization of Reusable Software Components
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}