تصنيف وثائق هندسة البرمجيات بالاعتماد على النظام المناعي الاصطناعي

Abstract AR

تزايد الاهتمام بتصيف الوثائق الآلي منذ ظهور الوثائق الرقمية و الانتشار الواسع للإنترنيت.

و في التسعينات تحسن أداء الحاسوب بشكل كبير و الذي قاد إلى استخدام طرائق تعليم الآلة لتكوين مصنفات آلية حققت دقة تصنيف و سرعة جيدة، و ما زال الباحثون يبحثون في هذا المجال لتحقيق دقة أكبر و وقت أقل.

و قد أظهرت الأنظمة المناعية الاصطناعية أداء عاليا في مهمة التصنيف مثل عنقدة البيانات و كشف الشذوذ و ذلك يعود لطبيعة النظام المناعي في حماية الجسم.

إن بعض الطرائق و الأساليب الحالية تحتاج إلى وقت في عملية التدريب لتصنيف الوثائق و البعض الآخر من الأساليب تكون دقة تصنيفها للوثائق قليلة فيما يتعلق بالوثائق المتقاربة الأصناف مثل أصناف وثائق هندسة البرمجيات، لذلك تناول هذا البحث دراسة النظام المناعي الطبيعي و استخدام ديناميكية عمل النظام المناعي الفطري و الاعتماد على نظرية الخطر و تقنية الخلية التغصنية Dendritic Cell (DC) في بناء أنموذج الخلية التغصنية Dendritic Cell Model (DCM) لتصنيف وثائق هندسة البرمجيات لما تحويه من معلومات متعلقة بتطوير الأنظمة البرمجية، و التي تسهل العمل بشكل كبير على مهندس البرمجيات الذي يقوم بالتطوير و الصيانة.

تمتلك طريقة التصنيف (DCM) دقة و سرعة عالية في التصنيف حتى فيما يتعلق بتصنيف الوثائق المتقاربة الأصناف و لبرهنة فاعلية وجودة طريقة (DCM) تمت مقارنتها بإحدى أفضل و أشهر طرائق التصنيف المستخدمة و هي طريقة Naïve Bayes (NB) و بعد إجراء التجارب على مجموعة متنوعة من وثائق هندسة البرمجيات، أظهرت نتائج التقييم أن دقة طريقة تصنيف المناعة الفطرية (DCM) 95 %، في حين أن دقة تصنيف (NB) 90 % و بمعدل سرعة تدريب و تصنيف لا يتجاوز الدقيقة الواحدة، مما يظهر جدوى استخدام خوارزميات أنظمة Artificial Immune System (AIS) في حقل استرجاع المعلومات و تصنيف الوثائق.

تم بناء هذا الأنموذج و برمجته بلغة جافا و تنفيذه تحت بيئة نظام تشغيل مايكروسوفت ويندو Microsoft windows7.