Аналіз ризиків проекту за допомогою текстового інтелектуального аналізу даних коментарів у системі управління проектами JIRA
| Autor: | Liednikova, Anna A., Shypik, Danylo V., Bidyuk, Petro I. |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
аналіз ризиків проекту
імовірнісний латентний семантичний аналіз модель латентного розподілу Диріхле оброблення природної мови аналіз тональності тексту project risk analysis probabilistic latent semantic analysis latent Dirichlet allocation model natural language processing sentiment analysis анализ рисков проекта вероятностный латентный семантический анализ модель латентного распределения Дирихле обработка природного языка анализ тональности текста |
| Zdroj: | Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2020); 121-136 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2020); 121-136 System research and information technologies; № 2 (2020); 121-136 |
| ISSN: | 1681-6048 2308-8893 |
| Popis: | During the study, a methodology was developed, and a software product was developed for project risk assessment based on developer communications, as well as the results of the program work on the data of the real project CASSANDRA of Apache Software Foundation. The methodology is implemented based on already well-known algorithms for determining the emotional components in the text of the VAD and matrix methods for project risk analysis using their developments that allow combining these different approaches. Obtaining the names of potential risks is performed using the model of constructing the LDA themes. The results allow us to determine the importance of the task by the communications and rank them in the middle of the project by the importance and need for additional attention that will allow project managers to understand and solve problems more quickly in the context of the product. В ходе исследования разработана методология и создан программный продукт для определения рисков проекта на базе коммуникации разработчиков, а также представлены результаты работы программы на данных реального проекта CASSANDRA компании Apache Software Foundation. Методология реализована на основе уже известных алгоритмов определения эмоциональных составляющих в тексте VAD и матричных методов анализа рисков проекта с использованием собственных разработок, позволять соединить эти разные подходы. Название потенциальных рисков определяется с помощью модели построения тем LDA. Полученные результаты позволяют определять важность задачи в соответствии с коммуникаций и ранжировать их в середине проекта по важности и необходимости дополнительного внимания, что в контексте продукта позволит менеджерам проекта более быстро понимать и решать проблемы. У ході дослідження розроблено методологію та створено програмний продукт для визначення ризиків проекту на базі комунікації розробників, подано результати роботи програми на даних реального проекту CASSANDRA компанії Apache Software Foundation. Методологію реалізовано на основі вже відомих алгоритмів визначення емоційних складових у тексті VAD та матричних методів аналізу ризиків проекту з використанням власних розробок, що дозволять об’єднати ці різні підходи. Визначення назви потенційних ризиків визначається за допомогою моделі побудови тем LDA. Отримані результати допоможуть визначати важливість задачі відповідно до комунікацій та ранжувати їх у середині проекту за важливістю та потреби додаткової уваги, що в контексті продукту дасть змогу менеджерам проекту більш швидко розуміти та вирішувати проблеми. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|