相関ルールマイニングによる企業横断データにおける不具合工数密度の分析
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概要
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ソフトウェアの開発現場におけるプロジェクトの混乱を回避するために,プロジェクトのリスク要因を抽出する手法の開発が求められている.本研究では,ソフトウェアの品質に関する指標「不具合工数密度」に関して,関連するリスク要因を抽出した後の対応策を提案するシステムの開発について述べる.具体的には,相関ルールマイニングをプロジェクトデータに適用することで不具合工数密度に関する相関ルール群を抽出し,そのルール群について,ルールの前提部分が変化したときに結論がどのように変化するのかをシミュレーションするシステムを構築する.これにより,ルールの前提部分の変化がプロジェクトの結果にどのように影響するのかを特定することが可能になる.適用実験として,本システムを用いた企業横断的データからのルール抽出,および,重要なルールに対するシミュレーションを行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-10-15
著者
-
菊野 亨
大阪大学大学院情報科学研究科
-
水野 修
大阪大学大学院情報科学研究科
-
平山 雅之
(独)情報処理推進機構
-
水野 修
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
-
出張 純也
大阪大学大学院情報科学研究科
-
平山 雅之
情報処理推進機構ソフトウェア・エンジニアリング・センター
-
菊地 奈穂美
(独)情報処理推進機構ソフトウェア・エンジニアリング・センター(IPA SEC)
-
菊地 奈穂美
情報処理推進機構ソフトウェア・エンジニアリング・センター
-
菊野 亨
大阪大学 基礎工学部
-
水野 修
大阪大学大学院
-
平山 雅之
(株)東芝・ソフトウェア技術センター
-
菊野 亨
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
出張 純也
大阪大学大学院 情報科学研究科
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