Abstract-In programvaruindustrier, individer på olika nivåer från kund till ingenjör tillämpa olika mekanismer för att upptäcka vilken klass en viss bugg bör tilldelas. Ibland medan en enkel sökning på Internet kan vara till hjälp, används i många andra fall mycket arbete för att analysera felrapporten för att klassificera felet. Så det finns ett stort behov av en strukturerad gruvalgoritm - där med tanke på en kraschlogg, skulle den befintliga feldatabasen kunna brytas för att ta reda på vilken klass felet ska tilldelas. Detta skulle innebära gruvmönster och tillämpning av olika klassificeringsalgoritmer. Detta dokument fokuserar på funktionsextraktion, bullerminskning i data och klassificering av nätverksbuggar med probabilistisk Naïve Bayes strategi. Olika händelsemodeller som Bernoulli och Multinomial tillämpas på de extraherade funktionerna. När nya osedda fel ges som indata till algoritmerna görs prestandajämförelsen mellan olika algoritmer på grundval av noggrannhets- och återkallandeparametrar.
Dommati m.fl. Ref har fokuserat på funktionsextraktion, bullerminskning i data och klassificering av nätverksbuggar med en probabilistisk Naïve Bayes-strategi.
Bug Classification: Feature Extraction and Comparison of Event Model using Na\"ive Bayes Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}