ソフトウェア開発データに対する相関ルールマイニングを利用した不具合増加要因の調査
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概要
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ソフトウェア開発現場では,プロジェクト管理の重要性が益々高まってきている.本研究では,不具合が発生しているプロジェクトに共通して発生している事象の抽出を目指す.具体的には,まず,企業横断的なプロジェクトの属性データに対して相関ルールマイニングを適用し,不具合が発生しなかったプロジェクトに共通して発生している事象をルールとして抽出する.次に,抽出されたルールの前提部を分解し,メトリクスと値の組を抽出する.このメトリクスの値に関して,不具合が多いプロジェクトにおける値とルールで得られた値を比較し,得られたメトリクスが不具合に関連があるかどうかの調査を行った.その結果,不具合が少ないプロジェクトの特徴として抽出されたルールから得られた 22 個のメトリクスのうち,6 個のメトリクスについて不具合と関連があることがわかった.また,得られたメトリクスの中には,経験によって導かれたリスク要因と一致するものもあった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-03-11
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
-
尾形 憲一
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
-
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|沖電気工業株式会社
-
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
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
-
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
-
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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