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

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2008-08-15
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Mining Project Improvement Hints from Cross-company Data Using Association Rules
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：産学連携論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: プロジェクト運営・ワークフロー
• 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: 独立行政法人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（IPA/SEC）
• 著者所属: 独立行政法人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（IPA/SEC）
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Software Engineering Center, Information-technology Promotion Agency
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Software Engineering Center, Information-technology Promotion Agency
• 著者名: 出張純也; 水野, 修; 菊野, 亨; 菊地, 奈穂美; 平山, 雅之
• 著者名(英): Junya, Debari; Osamu, Mizuno; Tohru, Kikuno; Nahomi, Kikuchi; Masayuki, Hirayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In software project management, it is very important to identify risk factors which make software projects runaway. In this paper, we propose a method to extract improvement action items for runaway projects by applying association rule mining to the software project data. In the proposed method, we first mine association rules affecting the quality of software products from software project data. Then we group such rules that include common metrics with different values and based on the resultant rules we extract improvement action items. In order to evaluate the feasibility, we apply the proposed method to project data collected from plural companies in Japan. As the result, project improvement action items are semi-automatically extracted and their validity is confirmed by comparing the action items with the result of the previous research.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 49, 号 8, p. 2791-2801, 発行日 2008-08-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764