論文の概要: Software Space Analytics: Towards Visualization and Statistics of Internal Software Execution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07821v2
- Date: Fri, 13 Feb 2026 08:01:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-16 15:25:03.284869
- Title: Software Space Analytics: Towards Visualization and Statistics of Internal Software Execution
- Title（参考訳）: ソフトウェア空間分析 - 内部ソフトウェア実行の可視化と統計に向けて
- Abstract要約: ソフトウェアメンテナンス作業では、ソフトウェアアーキテクトとプログラマは修正や削除を必要とするモジュールを特定する必要がある。
そこで本研究では,内部ソフトウェア実行データの評価に空間統計を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In software maintenance work, software architects and programmers need to identify modules that require modification or deletion. Whilst user requests and bug reports are utilised for this purpose, evaluating the execution status of modules within the software is also crucial. This paper, therefore, applies spatial statistics to assess internal software execution data. First, we define a software space dataset, viewing the software's internal structure as a space based on module call relationships. Then, using spatial statistics, we conduct the visualization of spatial clusters and the statistical testing using spatial measures. Finally, we consider the usefulness of spatial statistics in the software engineering domain and future challenges. (This paper has been accepted for publication in the Proceedings of MODELSWARD 2026)
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアメンテナンス作業では、ソフトウェアアーキテクトとプログラマは修正や削除を必要とするモジュールを特定する必要がある。
ユーザからの要求やバグレポートはこの目的のために利用されていますが、ソフトウェア内のモジュールの実行状況を評価することも重要です。
そこで本研究では,内部ソフトウェア実行データの評価に空間統計を適用した。
まず、ソフトウェアの内部構造をモジュール呼び出しの関係に基づく空間として見るソフトウェア空間データセットを定義する。
そして,空間統計を用いて,空間クラスタの可視化と空間測度を用いた統計的検査を行う。
最後に,ソフトウェア工学領域における空間統計学の有用性と今後の課題について考察する。
(この論文は2026年の紀要に掲載されている)
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