WEKO3
アイテム
ベイズ識別器による不具合予測のための相関ルールマイニングを用いたメトリクス絞り込み
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/68315
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/68315e8b6e2f4-3c31-4ba3-afed-841d23f0b453
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SE10167004.pdf (366.3 kB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-03-11 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ベイズ識別器による不具合予測のための相関ルールマイニングを用いたメトリクス絞り込み | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Selection of Metrics by Association Rule Mining for Identifying Risky Software Projects | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 測定・プロジェクト（学生セッション） | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Kyoto Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Information-Technology Promotion Agency Software Engineering Center, Japan | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Information-Technology Promotion Agency Software Engineering Center, Japan | ||||||||
| 著者名 |
尾形, 憲一
出張, 純也
菊野, 亨
水野, 修
菊地, 奈穂美
平山, 雅之
× 尾形, 憲一 出張, 純也 菊野, 亨 水野, 修 菊地, 奈穂美 平山, 雅之
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| 著者名(英) |
Kenichi, Ogata
Junya, Debari
Tohru, Kikuno
Osamu, Mizuno
Nahomi, Kikuchi
Masayuki, Hirayama
× Kenichi, Ogata Junya, Debari Tohru, Kikuno Osamu, Mizuno Nahomi, Kikuchi Masayuki, Hirayama
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，ソフトウェア開発現場において，プロジェクト管理の必要性が高まってきている．我々は，企業横断的データに対して，ソフトウェア稼働後に不具合が発生するかどうかを予測するベイズ識別器の作成を目指している．本研究の目的は，その準備的考察として，モデル作成に利用するメトリクスの絞り込みの可能性を検討することである．絞り込みには相関ルールマイニングを利用する．SEC で収集されたデータを利用した評価適用実験を行い，メトリクスを絞り込んだ場合の各モデルについてその予測精度を調査した．実験の結果，相関ルールマイニングを利用して絞り込みを行うと，かなり少ないメトリクスだけでも高い予測精度を維持できることが分かった． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Recently in the software development projects, the necessity of quantitative project management has been increased. We also try to develop, for project data crossing industries, a Bayesian classifier to identify such risky projects that may produce faulty product. In this paper we try to choose an appropriate set of metrics for the Bayesian classifier. Actually we apply association rule mining for project data in order to determine the set of metrics. We conducted an experimental evaluation and found several candidate set of metrics for the Bayesian classifier. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 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 2010-SE-167, 号 4, p. 1-7, 発行日 2010-03-11 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
