企業横断的データからのプロジェクト改善案の相関ルールマイニングによる抽出
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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,その改善案を開発データから抽出する手法を提案する.具体的には,まずプロジェクトデータに相関ルールマイニングを適用することで「不具合工数密度」に影響を与える相関ルール群を抽出する.次に,抽出した相関ルール群から改善ルール(ルール中にほぼ同じメトリクスを含むが,「不具合工数密度」の評価値が異なるルール)群を特定し,その中から有用なプロジェクトの改善案を求める.本手法の提案および適用実験は産学連携研究として行った.適用実験として,日本国内で収集された企業横断的プロジェクトデータからのプロジェクト改善案の抽出を試みた.その結果,多くの改善案をほぼ自動的に抽出できることを確認すると同時に,その改善案が先行研究での指摘と基本的に一致することを示すことができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-08-15
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
-
菊野 亨
大阪大学基礎工学部
-
菊野 亨
大阪大学基礎工学部情報工学科
-
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
独立行政法人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
-
平山 雅之
独立行政法人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
-
出張純也
大阪大学大学院情報科学研究科
-
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
-
平山 雅之
独立行政法人 情報処理推進機構
-
菊野 亨
大阪大学大学院 情報科学研究科
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