ベイズ識別器による不具合予測のための相関ルールマイニングを用いたメトリクス絞り込み
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概要
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近年,ソフトウェア開発現場において,プロジェクト管理の必要性が高まってきている.我々は,企業横断的データに対して,ソフトウェア稼働後に不具合が発生するかどうかを予測するベイズ識別器の作成を目指している.本研究の目的は,その準備的考察として,モデル作成に利用するメトリクスの絞り込みの可能性を検討することである.絞り込みには相関ルールマイニングを利用する.SEC で収集されたデータを利用した評価適用実験を行い,メトリクスを絞り込んだ場合の各モデルについてその予測精度を調査した.実験の結果,相関ルールマイニングを利用して絞り込みを行うと,かなり少ないメトリクスだけでも高い予測精度を維持できることが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-03-11
著者
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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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