| 講演名 | 2003/11/21 協調フィルタリングに基づくソフトウェア信頼性予測方法 角田 雅照, 大杉 直樹, 門田 暁人, 松本 健一, |
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| 抄録(和) | ソフトウェア開発プロジェクにおいて記録されたデータには, しばしば欠損値が含まれる. 欠損値が非常に多く含まれているデータに対しては, 重回帰分析を用いて高い精度の信頼性予測を行うことは困難である. この間題を解決するため, 本論文では協調フィルタリングに基づくソフトウェア信頼性予測方法を提案する. 提案方法では, 協調フィルタリングを適用して過去に開発されたソフトウェアの中から類似するものを選び出し類似ソフトウェアの信頼性から, 開発中のソフトウェアの信頼性を予測する. 実プロジェクトのデータに対して提案手法を適用し, 予測精度を評価した結果, 提案手法は欠損値を補う従来の重回帰分析よりも高い性能を示した. |
| 抄録(英) | Data sets recorded in software development projects often contain a large amount of missing values. It is difficult for multivariate regression models to accurately predict software reliability using such data. To solve this problem, we propose a method to apply Collaborative Filtering for software reliability prediction. In our method, we use Collaborative Filtering to select past software projects similar to a target project and to predict its reliability with selected past projects. We applied our method to actual software projects data to estimate accuracy of prediction. The result of the case study showed that Collaborative Filtering showed better prediction performance than conventional regression models. |
| キーワード(和) | ソフトウェア信頼性 / 協調フィルタリング / 正規化 / コサインによる類似度 / 重回帰分析 / 欠損値 |
| キーワード(英) | software reliability / collaborative filtering / normalize / cosine similarity / multiple regression / missing value |
| 資料番号 | SS2003-27,KBSE2003-30 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
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| 開催期間 | 2003/11/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Knowledge-Based Software Engineering (KBSE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 協調フィルタリングに基づくソフトウェア信頼性予測方法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Application of Collaborative Filtering for Software Reliability Prediction(Knowledge-Based Software Engineering) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソフトウェア信頼性 / software reliability |
| キーワード(2)（和/英） | 協調フィルタリング / collaborative filtering |
| キーワード(3)（和/英） | 正規化 / normalize |
| キーワード(4)（和/英） | コサインによる類似度 / cosine similarity |
| キーワード(5)（和/英） | 重回帰分析 / multiple regression |
| キーワード(6)（和/英） | 欠損値 / missing value |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 角田 雅照 / Masateru TSUNODA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大杉 直樹 / Naoki OHSUGI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 門田 暁人 / Akito MONDEN |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 松本 健一 / Ken'ichi MATSUMOTO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 2003/11/21 |
| 資料番号 | SS2003-27,KBSE2003-30 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 484 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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