目視評価と判別モデルを組み合わせたfault-proneモジュールのランク付け手法
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概要
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不具合を含む可能性の高いモジュールから順に受入れ検査を実施することを目的とし,fault-prone判別モデルの判別得点とソースコードの目視評価とを組み合わせたモジュールのランク付け手法を提案する.提案手法では,判別モデルから得た判別得点によりモジュールをランク付けし,上位αのモジュールを目視評価の結果により再度ランク付けする.判別モデルと目視評価の組み合わせによるランク付けの精度を評価することを目的として,商用ソフトウェアを対象として,判別モデルの判別得点順,モジュールの規模順,ランダム順と目視評価を組み合わせた場合のランク付けの精度をαの値を変化させて評価した.ランク付けの精度はAUC(Area Under the Curve: Alberg diagramの曲線下面積)により比較した.いずれの組み合わせにおいてもαの値を大きくすることにより相対的にAUCが大きくなるという結果が得られ,判別モデルとの組み合わせにおいて最も大きなAUCとなった.
- 2012-09-15
著者
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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森崎 修司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学
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松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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森崎 修司
静岡大学
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笠井 則充
三菱電機株式会社通信機製作所|奈良先端科学技術大学院大学
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