類似プロジェクトを用いた工数予測方法の性能比較
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概要
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近年, ソフトウェア開発組織や開発プロセスは多様化しており, COCOMOや重回帰分析等の単一のモデル式を用いた工数予測手法では十分な予測精度が得られないことがある.そこで, プロジェクトの個別性をより強く反映できる, プロジェクト間の類似度に基づく予測方法(事例ベース推論(CBR), 協調フィルタリング(CF))が注目されている.ただし, CBRやCFは適用実績が少なく, その優劣も明らかにされていない.そこで本論文では, 実プロジェクトのデータを用いてCBRとCFの予測性能を比較する実証実験を行った.その結果, CFのほうがCBRよりも予測性能が高いことが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-10-06
著者
-
門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
柿元 健
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
角田 雅照
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
大杉 直樹
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学
-
大杉 直樹
株式会社NTTデータ
-
角田 雅照
奈良先端科学技術大学院大学
-
門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学
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