ソフトウェアプロジェクト予測に用いるメトリクスの削減
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概要
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ソフトウェア開発プロジェクトを管理するためには,プロジェクトの初期段階においてプロジェクトの成功を予測する事が有効である.そうしたプロジェクトの成功予測における課題の1つに予測にかかるコストの削減がある.本研究では,その手段として,相関ルールマイニング法を用いて予測時に必要とするメトリクスの絞り込みを行う.なお,実用的データ環境での評価を行うために,IPA/SECで収集されたデータを利用した.このデータの場合には記入率が低かったため,記入率を73.2%まで上げる前処理を行った.実験の結果,相関ルールマイニングにより予測精度を70%に維持しつつ,メトリクスを58個から12個にまで削減出来ることがわかった.
- 2010-11-04
著者
-
菊野 亨
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
-
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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