SEL@KIT: 出張, 水野, 菊野, 菊地, 平山, 企業横断的データからのプロジェクト改善案の相関ルールマイニングによる抽出, 2008年8月.
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出張, 水野, 菊野, 菊地, 平山, "企業横断的データからのプロジェクト改善案の相関ルールマイニングによる抽出," 情報処理学会論文誌, 49(8), pp. 2791-2801, 2008年8月.
ID 632
分類 学術論文誌(査読付)
タグ データ プロジェクト マイニング ルール 企業 抽出 改善 案 横断 相関
表題 (title) 企業横断的データからのプロジェクト改善案の相関ルールマイニングによる抽出
表題 (英文) Mining Project Improvement Hints from Cross-Company Data Using Association Rules
著者名 (author) 出張 純也,水野 修,菊野 亨,菊地 奈穂美,平山 雅之
英文著者名 (author) Junya Debari,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
キー (key) Junya Debari,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
定期刊行物名 (journal) 情報処理学会論文誌
定期刊行物名 (英文) Trans. of Information Processing Society of Japan
巻数 (volume) 49
号数 (number) 8
ページ範囲 (pages) 2791-2801
刊行月 (month) 8
出版年 (year) 2008
Impact Factor (JCR)
URL
付加情報 (note)
注釈 (annote) (c) Information Processing Society in Japan
内容梗概 (abstract) ソフトウェアの開発現場におけるプロジェクトの混乱を回避するために,プロジェ クトのリスク要因を抽出する手法の開発が求められている.本研究では,ソフトウェア の品質に関する指標「不具合工数密度」に関して,その改善案を開発データから抽出 する手法を提案する.具体的には,まずプロジェクトデータに相関ルールマイニング を適用することで「不具合工数密度」に影響を与える相関ルール群を抽出する.次に, 抽出した相関ルール群から改善ルール(ルール中にほぼ同じメトリクスを含むが,「不 具合工数密度」の評価値が異なるルール)群を特定し,その中から有用なプロジェク トの改善案を求める.本手法の提案および適用実験は産学連携研究として行った.適 用実験として,日本国内で収集された企業横断的プロジェクトデータからのプロジェ クト改善案の抽出を試みた.その結果,多くの改善案をほぼ自動的に抽出できること を確認すると同時に,その改善案が先行研究での指摘と基本的に一致することを示す ことができた.
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BiBTeXエントリ
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