機能要求に必要な品質要求の機械学習による予測法(ソフトウェア工学,<特集>ソフトウェア基礎・応用論文)
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概要
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ソフトウェアの要求定義において,機能要求,品質要求双方の定義漏れがないことは後段の開発において重要である.特に品質要求は,アーキテクチャ設計等,要求分析直後の工程に大きな影響を及ぼす.本論文では,機能要求から必要な品質要求を予測するルールを半自動的に生成する手法を提案する.格文法に基づく制限言語によって機能要求を記述し,あらかじめ専門家によって準備された機能要求と品質要求のペアの集合から,機械学習によって予測のためのルールを生成する.これにより,従来手作業で行われてきた予測ルール作成のための労力を低減する.機械学習アルゴリズムの選定にあたり,学習対象である機能要求の特徴を吟味し,特徴の独立性のいかんにかかわらず高い学習性能を得るためにナイーブベイズを適用する.更に,学習データを均一に選択するためのメトリックを導入し,多様な機能要求に対して適切な予測を行うことを目指す.機能要求と品質要求が既知である幾つかのデータセットに対して学習実験を行い,学習アルゴリズムの選択と学習データの選択法が有効であることを確認する.
- 2013-11-01
著者
-
海谷 治彦
信州大学工学部
-
海谷 治彦
信州大学工学部情報工学専攻
-
大西 淳
立命館大学大学院理工学研究科情報工学専攻
-
大西 淳
立命館大学 情報理工学部 情報システム学科
-
田中 賢
神奈川大学大学院理学研究科
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