@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00008709,
 author = {渡邊, 裕貴},
 month = {2018-04-13},
 note = {2017, オープンソースソフトウェアの分野では, ソフトウェアをパッケージ単位で提供することがよく見られる. また, C言語のプログラムでは, 関数という形で処理をモジュール化することが一般的である. このようにソフトウェアを構成する要素を細分化することで, ユーザは必要な機能を得るにあたり最小限の要素を呼び出すだけで済むようになるが,それらの要素の数が多くなるにつれ, 互いがどのように関連しあっているかを理解することは困難になる.  
　こうした問題を解決するために, ソフトウェアの各要素の関係を表したネットワークに対してコミュニティ抽出手法を適用し, おおまかな構造を取り出す研究が近年行われてきた. しかし, 従来の手法では, コミュニティの構造をあらかじめ仮定しているために, 仮定と異なる特徴の構造を持つコミュニティの抽出をすることができない問題や, 抽出されたコミュニティ構造の妥当性を合理的な規準を用いて測ることができない問題があった.
　本研究の目的は,  ソフトウェアを構成する細かな要素同士の関係に対して, 確率モデルを用いたコミュニティ抽出手法を適用し, より真の分布に近い構造を推定することである. 
　本研究では, ネットワークを生成する真の分布に近い構造を推定するにあたって,情報量規準を用いて確率モデルの選択を行う. 実際に, ソフトウェアパッケージの依存関係ネットワークと,  関数の呼び出し関係ネットワークという二つの異なる粒度の要素を持つネットワークに対して提案手法を適用し, その有効性を確かめる.
　実験によって得られた結果から, ソフトウェアパッケージの依存関係ネットワーク,  関数の呼び出し関係ネットワークどちらからも, いくつかのコミュニティからなる構造を抽出することに成功した. また, パッケージ依存関係ネットワークでは, modularity最大化を用いた手法では検出できない, コミュニティ外部との間のエッジ密度が高くなるコミュニティが抽出されることが確認できた. エッジの向きを考慮したコミュニティ抽出, 他ノードとの接続数の少ないノードに対する正確なクラスタリングについては今後の課題である.},
 title = {コミュニティ抽出手法を用いたソフトウェア構成要素の関係解析},
 year = {},
 yomi = {ワタナベ, ユウキ}
}