| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-03-04 |
| タイトル |
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タイトル |
Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の初期評価 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習工学(SE4ML) |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
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九州大学 |
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九州大学 |
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九州大学 |
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九州大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
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Kyushu University |
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en |
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Kyushu University |
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en |
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Kyushu University |
| 著者名 |
小栁, 慶
秋山, 楽登
山手, 響介
近藤, 将成
亀井, 靖高
鵜林, 尚靖
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，深層学習や機械学習の研究が盛んに行われ，それに伴って，機械学習に関するライブラリを多数活用可能なプログラミング言語 Python の需要が増大している．しかしながら，ライブラリの数は年々増加し続けているため，必要となるライブラリを発見することが，開発者にとって非常に負担のかかる作業となっている．そこで，ライブラリ推薦に関する研究が盛んに行われているが，これまでのほとんどの研究の対象言語は，Java である．本研究では，従来使用されている推薦手法を参考にし，協調フィルタリングを用いて，Python における機械学習関連ライブラリを推薦し，従来の推薦手法が Python においても有効であるか 5 つの評価指標を用いて調査する．調査の結果，評価指標値の推移は対象言語が Java の場合と類似した傾向を示したため，対象言語を Python に変更しても，協調フィルタリングを用いた推薦手法は有効であることが確認できた．推薦されたライブラリは，一般的に使用されるものが多く，今後推薦システムの改善が必要である． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112981 |
| 書誌情報 |
研究報告ソフトウェア工学（SE）
巻 2022-SE-210,
号 17,
p. 1-8,
発行日 2022-03-04
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8825 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SE22210017.pdf (964.4 kB)
