開発コンテキストに基づくソフトウェア部品の予測

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究課題は、ソフトウェア部品ベースのソフトウェア開発の効率化を目的として,開発コンテキストに即して,大量のソフトウェア部品の中から開発に有用な部品を予測し推薦することである.本年度(～平成22年3月31日)は,前年度開発した推薦システムの精度向上を目的として,コンポーネントの特徴量を新たに提案し,その効果を実験的に確かめた.具体的な成果の1つとして,ソースコード中の変数名は,その変数名が用いられる機能とある程度の結びつきがあり(類似機能には類似の変数名が利用されている),類似コンポーネントの推薦に役立てられることが明らかとなった.また,推薦結果の可読性の向上を目的として,類似結果の除去技術を開発した.推薦される部品の数が多すぎる場合,推薦結果が類似ケースに埋もれてしまい,有用な部品を発見できない問題がある.本課題では,推薦候補の部品に携わった開発者の開発履歴(ソフトウェアリポジトリ)から当該部品の有用性を求めるメトリクス(指標)を開発し,メトリクス値が閾値以下の部品を推薦結果から除外することで推薦結果の可読性向上に寄与できる可能性があることを明らかとした.これらの特徴量をソフトウェアリポジトリから自動抽出する仕組みを実装し,前年度開発したプロトタイプの推薦システムに組み込んだ.上記および関連する研究成果を,雑誌論文,国際会議,研究会論文にまとめて発表した.