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ソフトウェア開発プロジェクトをまたがるfault-proneモジュール判別の試み―18プロジェクトの実験から得た教訓―

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dc.contributor.author 藏本, 達也 ja
dc.contributor.author 亀井, 靖高 ja
dc.contributor.author 門田, 暁人 ja
dc.contributor.author 松本, 健一 ja
dc.date.accessioned 2018-03-29T06:16:49Z en
dc.date.available 2018-03-29T06:16:49Z en
dc.date.issued 2012-03-01 en
dc.identifier.issn 1881-0225 en
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10061/12265 en
dc.description.abstract ソフトウェアテスト・保守において,限られたリソースで信頼性を確保するために,faultの有無を推定するモデル(fault-proneモジュール判別モデル)が数多く提案されている.しかし,fault-proneモジュール判別モデルの構築には,同一プロジェクトの過去バージョンの開発で計測されたメトリックスと欠陥データが必要であり,開発データの計測・蓄積が行われていない企業や,新規開発プロジェクトでは導入が困難であった.そこで本論文では,他のプロジェクトのデータを利用してモデル構築・判別を行う上で有用と考えられる手法を明らかにするため,四つのリサーチクエスチョンを実験的に検証した.18個のプロジェクトデータを用いた実験を通して,(1)ランダムフォレストはプロジェクトをまたがる判別に効果を発揮する,(2)学習データに対する前処理(正規化)の効果はない,(3)データセット間に類似性が確認できるならば,高い精度での判別が期待できる.(4)複数のプロジェクトのデータを用いた集団学習の効果はある,といった教訓が得られた. ja
dc.language.iso ja en
dc.publisher 電子情報通信学会 ja
dc.rights Copyright c 2012 IEICE en
dc.rights http://search.ieice.org/index.html en
dc.subject プロジェクト間予測 ja
dc.subject fault-proneモジュール判別 ja
dc.subject ランダムフォレスト ja
dc.subject 実証的実験 ja
dc.title ソフトウェア開発プロジェクトをまたがるfault-proneモジュール判別の試み―18プロジェクトの実験から得た教訓― ja
dc.title.alternative Fault-prone Module Prediction Across Software Development Projects ―Lessons Learned from 18 Projects― ja
dc.type.nii Journal Article en
dc.contributor.transcription マツモト, ケンイチ ja
dc.contributor.alternative Matsumoto, Kenichi en
dc.textversion publisher en
dc.identifier.jtitle 電子情報通信学会論文誌 D ja
dc.identifier.volume J95-D en
dc.identifier.issue 3 en
dc.identifier.spage 425 en
dc.identifier.epage 436 en
dc.identifier.NAIST-ID 73292310 en
dc.relation.isIdenticalTo https://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j95-d_3_425&category=D&year=2012&lang=J&abst= en


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