权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

ソフトウェア開発データ特有の欠損メカニズム特定に関する研究

针对软件开发数据识别缺失机制的研究

基本信息

批准号：
19K11915
负责人：
柿元健
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Kagawa National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

ソフトウェア開発データには多種多様なプロジェクトが含まれ，収集されるプロジェクト個別の事情や組織の推移等によって，多数のプロジェクトの実績データを統合すると，未記録の値（欠損値）が生じる．そのため，一般的なデータ欠損メカニズムだけでなく，ソフトウェア開発データ特有のデータ欠損メカニズムが生じていると考えられる．そこで，本研究では，欠損値を含むソフトウェア開発データから欠損値を無くし，定量的管理モデルを有効に適用可能なソフトウェア実績データの作成を目的として，ソフトウェア開発データ特有のデータ欠損メカニズムの特定，および，その欠損メカニズムに適した欠損値処理をなくすための技術を開発を目指す．2022年度も，ソフトウェア開発データ特有の欠損メカニズムの特定に向けて，既存の欠損メカニズムごとに特定する技術の開発と評価を進めるとともに，検証実験の有効性を高めるために，既存の欠損メカニズムをデータセットに疑似的に与える方法について，従来よりもより定義に近い確率的な方法で与える技術の開発について，さらに改善を行い，検証を進めている。また，欠損メカニズムを特定する手法についても，引き続き，統計的手法および機械学習を用いて個別の欠損メカニズムを特定する技術の開発を進めており，手法を組み合わせて用いることで複数の欠損メカニズムの特定も可能となっている．これまでは，既存のデータ欠損メカニズムを特定し，残ったものをソフトウェア開発データ特有のデータ欠損メカニズムとして抽出しようとしてきたが，想定されるソフトウェア開発データ特有のデータ欠損メカニズムを特定する方向からの特定手法の検討を進めている．

The software development process consists of a variety of different types of software development processes, including the integration of software development processes into individual processes and organization processes, and the integration of performance processes for most software development processes, resulting in unrecorded values (loss). In general, it is difficult to find a way to reduce the damage caused by the damage. In this study, the deficit value includes the possibility of applying the quantitative management model to the development of the open source performance model, and the technical guidance for the development of the open source performance model in 2022. The development and evaluation of a specific technology for the development of a new system, the effectiveness of the verification system, the effectiveness of the existing system, the accuracy of the existing system, and the accuracy of the existing system. The evidence is in the middle. The development of technology in the field of loss management is progressing in the field of loss management, statistical techniques and mechanical learning, and the combination of techniques in the field of loss management. In this case, the existing data loss is specified, and the software of the residual device is selected. The software of the residual device is selected.