| 講演名 | 2019-07-13 ソースコード特徴量を用いた機械学習によるソースコード品質の評価手法 槇原 啓介(阪大), 松下 誠(阪大), 井上 克郎(阪大), |
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| 抄録(和) | 本研究は，機械学習を用いてソースコードの品質を定量的かつ自動で評価する手法を提案する．本手法では，プログラミングコンテストサイトから収集したレーティング上位と下位のソースコードを上級者と初級者とし、両者で差異が見られたソースコード特徴量を用いて学習モデルを作成する．本手法の実装を行い，評価実験として上級者，初級者のソースコードを分類した結果，およそ90%の精度で適切な評価を行うことができた． |
| 抄録(英) | We propose a method to evaluate source codes quantitively and automatically using machine learning. In this method, we collected source codes from the site of programming contest. We define the higher rank rating as seniors, and the lower rank rating as beginners. We created a learning model using source code features that showed differences between the two. As a result of implementing this method and classifying source codes as seniors or beginners, it was possible to judge source code of senior or beginner with 90% accuracy. |
| キーワード(和) | プログラミングコンテスト / レーティング / 機械学習 |
| キーワード(英) | Programming contest / Rating / Machine Learning |
| 資料番号 | SS2019-5,KBSE2019-15 |
| 発行日 | 2019-07-05 (SS, KBSE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE / SS / IPSJ-SE |
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| 開催期間 | 2019/7/12(から3日開催) |
| 開催地（和） | 小樽経済センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般／ソフトウェア工学全般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 粂野 文洋(日本工大) / 中田 明夫(広島市大) / 丸山 勝久(立命館大学) |
| 委員長氏名（英） | Fumihiro Kumeno(Nippon Inst. of Tech.) / Akio Nakata(Hiroshima City Univ.) / 丸山 勝久(立命館大学) |
| 副委員長氏名（和） | 中川 博之(阪大) / 小林 隆志(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Nakagawa(Osaka Univ.) / Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 高橋 竜一(茨城大) / 田辺 良則(鶴見大) / 肥後 芳樹(阪大) / 島 和之(広島市大) |
| 幹事氏名（英） | Ryuichi Takahashi(Ibaraki Univ.) / Yoshinori Tanabe(Tsurumi Univ.) / Yoshiki Higo(Osaka Univ.) / Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 菊地 奈穂美(OKI) / 金子 朋子(NII) / 林 晋平(東工大) / 石尾 隆(奈良先端科学技術大学院大学) / 位野木 万里(工学院大学) / 小川 秀人(日立製作所) / 丹野 治門(NTT) / 伏田 享平(NTTデータ) / 吉田 則裕(名古屋大学) / 鷲崎 弘宜(早稲田大学) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nahomi Kikuchi(OKi) / Tomoko Kaneko(NII) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / 石尾 隆(奈良先端科学技術大学院大学) / 位野木 万里(工学院大学) / 小川 秀人(日立製作所) / 丹野 治門(NTT) / 伏田 享平(NTTデータ) / 吉田 則裕(名古屋大学) / 鷲崎 弘宜(早稲田大学) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Knowledge-Based Software Engineering / Technical Committee on Software Science / Special Interest Group on Software Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ソースコード特徴量を用いた機械学習によるソースコード品質の評価手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Source Code Evaluation Method by Machine Learning using Source Code Feature Metrics |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | プログラミングコンテスト / Programming contest |
| キーワード(2)（和/英） | レーティング / Rating |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 槇原 啓介 / Keisuke Makihara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松下 誠 / Makoto Matsushita |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 井上 克郎 / Katsuro Inoue |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-07-13 |
| 資料番号 | SS2019-5,KBSE2019-15 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SS-112,KBSE-113 |
| ページ範囲 | pp.105-110(SS), pp.105-110(KBSE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-05 (SS, KBSE) |