論文の概要: A Process Mining-Based System For The Analysis and Prediction of Software Development Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25935v2
• Date: Fri, 31 Oct 2025 17:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 13:41:53.441385
• Title: A Process Mining-Based System For The Analysis and Prediction of Software Development Workflows
• Title（参考訳）: プロセスマイニングによるソフトウェア開発ワークフローの分析と予測システム
• Abstract要約: CodeSightは、ソフトウェア開発における期限順守を期待するために設計されたエンドツーエンドのシステムである。 GitHubから直接開発とデプロイメントデータをキャプチャして、詳細な分析のためにプロセスマイニングログに変換する。 CodeSightはLSTMモデルを採用し、シーケンシャルなアクティビティトレースと静的な特徴に基づいて残りのPR解像度時間を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.72751145910978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: CodeSight is an end-to-end system designed to anticipate deadline compliance in software development workflows. It captures development and deployment data directly from GitHub, transforming it into process mining logs for detailed analysis. From these logs, the system generates metrics and dashboards that provide actionable insights into PR activity patterns and workflow efficiency. Building on this structured representation, CodeSight employs an LSTM model that predicts remaining PR resolution times based on sequential activity traces and static features, enabling early identification of potential deadline breaches. In tests, the system demonstrates high precision and F1 scores in predicting deadline compliance, illustrating the value of integrating process mining with machine learning for proactive software project management.
• Abstract（参考訳）: CodeSightは、ソフトウェア開発ワークフローにおける期限順守を期待するために設計されたエンドツーエンドのシステムである。 GitHubから直接開発とデプロイメントデータをキャプチャして、詳細な分析のためにプロセスマイニングログに変換する。 これらのログから、システムはメトリクスとダッシュボードを生成し、PRアクティビティパターンとワークフロー効率に関する実用的な洞察を提供する。 この構造化された表現に基づいて、CodeSightはLSTMモデルを使用して、シーケンシャルなアクティビティトレースと静的な特徴に基づいて残りのPR解像度時間を予測し、潜在的期限違反の早期発見を可能にする。 テストでは、プロセスマイニングと機械学習を統合することで、プロアクティブなソフトウェアプロジェクト管理の価値を示しながら、納期順守の予測において高い精度とF1スコアを示す。

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