査読結果†
Schedule†
| Mon | Tue | Wed | Thu | Fri |
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| 1 | | | | | |
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| 2 | | | | | 人工知能論 |
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| 3 | | | | | 大ゼミ |
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| 4 | | | | | |
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| 5 | | | | | |
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手法改善案†
- 本文を見る（テキストからタグを生成する）
- 列の類義語を見てみて，クエリを拡張．
- 包含関係を見る
- グラフ構造にしてモジュラリティを計算
- PMFをかける前の，モジュラリティを計算
ミーティング†
9/18†
- 問題を詰める
- （旧）コンテナを解析するには手間がかかる（これは頑張ればできること）
- （新）非互換のライセンスを含むコンテナが多く存在する（結果）
- 開発者のライセンスに関する認識が浅い（結果の原因）
- 開発者は有名な単一のライセンスは理解できるが，複数のライセンスを組み合わせた場合，理解できない．（原因）←論文引用
8/19†
Ternの課題になっていそうな部分
- shellが入っていること前提になっている．
- 下位レイヤーから解析していき，解析できない部分が出現すると処理が終了する．
- 上位から解析する方法を取る場合は，なぜ上位レイヤーから解析する必要があるのかを説明する必要がある．
直近の課題
- Ternがどのフェーズで解析失敗しているかを明らかにする．
- 背景部分の整理（Ternがどういった思想で開発されているか，なぜDockerでライセンス管理をする必要があるのか？）
方針
- Ternのボトルネックを改善することで解析できるImageの数を増やす．
- Ternの拡張機能としてライセンスの互換性を調査するツール（こちらは捨てる）
8/7†
方針
- DocokerImageのライセンスを特定するツールの検出率を増やす．（Empirical Studyは厳しい）
- 課題
- Ternではライセンス特定までできるImageがかなりすくない．
- そもそもImageを解析できない（バイナリ化されてる？）ものをどう扱うか
- 解決案
- Ninkaを使えば特定できる対象をふやすことができる
- バイナリに関しては，外からファイルを持ってくる．または，バイナリを復元する．
- 対象とするImageを限定する（ヤバそうなImageに目処を建てる）
- BusyboxをベースとしているImageから分析してみる．
使えそうな技術
- パッケージについているメタファイルからライセンスを特定する手法（真鍋先生の論文にある）
Todo
- Ternの仕様を理解する（どうやってライセンス特定をするのか）
- NinkaをTernで取得できるcopylight文に適用してライセンス特定を行う．
7/24†
Todo†
7/4†
Todo†
6/26†
Todo†
- 密〜スパースな行列を作ってみて，実験
- スパースをなんとかするアルゴリズムも検討
- スパースが問題なら，スパースをなんとかする行列を使うべき
- どんな状態のものを，どんな状態にしたかの説明ができていない（根拠がない）
- 表記ゆれがタグと行列は別のスパースでは別．
6/20†
Todo†
- なぜすべてを別々のタグとして扱うことの不利益を示す．
- その処理を行うことによって，起こる問題をしめす．
- アルゴリズムは別のタグとして扱っている．
- スパースになるため，精度が低下する?
6/12†
Todo†
- 質問の難易度
- 難しいものは，エキスパートに
- 簡単なものは，早く回答してくれる人に
- スコアが低いときにどんな回答者が上位にでているか
- 共起関係
- Word2Vecがベストではない
- ちゃんと調べた上で，ベストの理由を
- トランジティブな共起関係を取る方法
4/24†
Done†
- 目視を行う観点を決めた
- 使われているのタグの分布
- 質問の意味を表しているタグの種類
- タグの重複ぐあい
Todo†
- めっちゃあたってるやつと，あたっていないやつを見比べてみる
- 平均ぐらいのやつも見てみる
- 客観的に
Todo†
- PMFの学習matrixを平均値スコアから，加算値スコアに変更し結果を比較
- PMFの予測スコアと実際の結果を目視
- ユーザーのトップRateタグに依存した観点の回答をしているか
- ReputationがVoteスコアに関係してそうか？
- 回答している質問の種類は同じか，複数か
- 類似タグを予め統一してみる
- 時系列的なスコアの変化を考慮
- 直近に高いスコアを得ている人ほど，高いスコアを得る確率が高い？？
- PMF以外のアルゴリズムの検討
- Mf, Psmf, Snmf, Snmnmf, Pmfcc, Sepmnmf
- Factrization Machines
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