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이 논문에서는 소프트웨어 시스템을 의미 있는 하위 시스템으로 분할하기 위한 클러스터링 기반 접근법을 제시합니다. 특히, 이 접근법은 Java 클래스의 네 가지 영역에서 추출한 어휘 정보를 사용하며, 이는 소프트웨어 시스템 분할에 다른 기여를 할 수 있습니다. 이러한 영역의 가중치를 자동으로 조정하기 위해, 우리는 확률 모델을 도입하고 기대 최대화(EM) 알고리즘을 적용했습니다. 고려된 어휘 정보를 바탕으로 클래스를 그룹화하기 위해, 잘 알려진 K-메도이드 알고리즘을 커스터마이즈했습니다. 접근법과 구현된 지원 시스템을 평가하기 위해, 우리는 여섯 개의 오픈 소스 소프트웨어 시스템에 대한 사례 연구를 수행했습니다.
Corazza et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.