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新たな領域に踏み出すソフトウェア開発組織のための予測・見積もりモデル

软件开发组织进军新领域的预测和评估模型

基本信息

批准号：
21K11833
负责人：
天嵜聡介
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Okayama Prefectural University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度は研究実施計画に挙げた3項目のうち「CCSEEにおける有用なCPDP手法の探索」及び「CPDPにおける有用なCCSEE手法の探索」に引き続き取り組んだ。CCSEE及びCPDPはいずれも対象プロジェクトと異なる特性を持つプロジェクトデータを活用する手法の開発が主要な関心である。「CCSEEにおける有用なCPDP手法の探索」では、開発者毎にプロジェクトデータを分けて不具合予測を行う場合に有効なCPDP手法について調査を行った。予測対象はソースコードの変更差分であるが、開発者個々人にパーソナライズされた予測手法を構築することは精度向上に寄与すると考えた。さらに、パーソナライズすることで学習に利用できるデータ量が少なくなることは、工数見積もりにおける学習データの少なさと似た状況である。有効なCPDP手法の解析はCCSEEでの適用に有用であると考えられる。上記に加えて、これまで我々の研究で取り扱っていなかった、教師なし学習を用いた予測手法の性質についても調査した。これらの調査の過程で得られた成果は査読あり国際会議などで発表済みである。「CPDPにおける有用なCCSEE手法の探索」について、工数見積りに関する研究の調査に取り組んだ。以前推測した通り、工数見積りの研究で提案されている手法は不具合予測と異なり実装が共有されていない場合が多かった。一方で、少なくない数の提案手法がアンサンブル学習などCPDP手法と共通したアプローチで構成されていることも明らかになった。工数見積もりの研究は少ないながら継続的に行われており、上記の傾向は近年特によくみられる傾向である。現在は、これらの提案手法を新規もしくは流用で実装する作業に向けて、CPDP向けに提案された手法との重複をチェックしつつ調査を継続している。また、自然言語処理を用いたアプローチについても調査を進めている。

This year's research and implementation plan includes three projects: "CCSEE for useful CPDP method exploration" and "CPDP for useful CCSEE method exploration". CCSEE and CPDP are among the major concerns for the development of methods to support the use of image diversity. "CCSEE is useful for CPDP method exploration," the developer every time the data is divided into two parts, there is no combination of prediction, the case is effective CPDP method for investigation. The prediction method is based on the difference between the two methods. The amount of learning is less than the amount of work done. The CPDP technique is analyzed and applied in CCSEE. The above notes add, my research is based on the nature of prediction methods used by teachers and learning. The results of the investigation were obtained at international conferences. "CPDP is useful for CCSEE method exploration," the number of work to see the accumulation of related research selected group. It is speculated that the method of research is not consistent with the prediction and different from the common case. A party, a small number of proposals, a common way to learn CPDP, a common way to make up for it. The number of research projects has increased, and the trend of research has increased. Now, the proposal method is new, and the application method is repeated, and the CPDP is repeated. Natural Speech Processing (NSP)

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

An extended study on applicability and performance of homogeneous cross-project defect prediction approaches under homogeneous cross-company effort estimation situation

DOI：
10.1007/s10664-021-10103-4
发表时间：
2022-01
期刊：
Empirical Software Engineering
影响因子：
4.1
作者：
S. Amasaki;Hirohisa Aman;Tomoyuki Yokogawa
通讯作者：
S. Amasaki;Hirohisa Aman;Tomoyuki Yokogawa

A comparative study on vectorization methods for non-functional requirements classification

非功能需求分类向量化方法比较研究

DOI：
10.1016/j.infsof.2022.106991
发表时间：
2022
期刊：
Information and Software Technology
影响因子：
3.9
作者：
Leelaprute Pattara;Amasaki Sousuke
通讯作者：
Amasaki Sousuke

A Comparative Study of Data Collection Periods for Just-In-Time Defect Prediction Using the Automatic Machine Learning Method

使用自动机器学习方法进行即时缺陷预测的数据收集周期的比较研究

DOI：
10.1587/transinf.2022mpl0002
发表时间：
2023
期刊：
IEICE Transactions on Information and Systems
影响因子：
0.7
作者：
OHARA Kosuke;AMAN Hirohisa;AMASAKI Sousuke;YOKOGAWA Tomoyuki;KAWAHARA Minoru
通讯作者：
KAWAHARA Minoru

An Evaluation of Cross-Project Defect Prediction Approaches on Cross-Personalized Defect Prediction

跨项目缺陷预测方法对跨个性化缺陷预测的评估