講演名 2009-11-27
機械学習を用いた組み込みソフトウェアのインパクト分析(要求工学教育,プロジェクト管理)
原 賢一郎, 長田 晃, 海谷 治彦, 海尻 賢二,
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抄録(和) 本稿では,組み込みソフトウェアのインパクト分析に情報検索技術を適用した手法の結果と,機械学習を用いた手法の拡張によって改善した結果を報告する.文書とソースコードを関連付けるために,キーワードとその出現頻度を用いた情報検索を利用した.その際のキーワード出現パターンを利用し,機械学習を行った.結果として,機械学習の追加によって,誤検出を減少できることを確認した.
抄録(英) This paper reports the result of applying information retrieval technology to impact analysis of the embedded software and the result improved by expansion using machine learning. Information retrieval performs support to associate a document with a source code by using keywords and the appearance frequency. We used a keyword appearance pattern for machine learning, and such machine learning technique could improve precision of this impact analysis.
キーワード(和) ケーススタディ / キーワード検索 / 変更波及分析 / 追跡可能性 / 機械学習 / 決定木
キーワード(英) Case Study / Keyword Retrieval / Change Impact Analysis / Traceability / Machine Learning / Decision Tree
資料番号 KBSE2009-41
発行日

研究会情報
研究会 KBSE
開催期間 2009/11/19(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 機械学習を用いた組み込みソフトウェアのインパクト分析(要求工学教育,プロジェクト管理)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Finding Change impacts on Embedded System Software using Machine Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ケーススタディ / Case Study
キーワード(2)(和/英) キーワード検索 / Keyword Retrieval
キーワード(3)(和/英) 変更波及分析 / Change Impact Analysis
キーワード(4)(和/英) 追跡可能性 / Traceability
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine Learning
キーワード(6)(和/英) 決定木 / Decision Tree
第 1 著者 氏名(和/英) 原 賢一郎 / Kenichiro HARA
第 1 著者 所属(和/英) 信州大学工学部
Faculty of Engineering, Shinshu University
第 2 著者 氏名(和/英) 長田 晃 / Akira OSADA
第 2 著者 所属(和/英) 信州大学工学部
Faculty of Engineering, Shinshu University
第 3 著者 氏名(和/英) 海谷 治彦 / Haruhiko KAIYA
第 3 著者 所属(和/英) 信州大学工学部
Faculty of Engineering, Shinshu University
第 4 著者 氏名(和/英) 海尻 賢二 / Kenji KAIJIRI
第 4 著者 所属(和/英) 信州大学工学部
Faculty of Engineering, Shinshu University
発表年月日 2009-11-27
資料番号 KBSE2009-41
巻番号(vol) vol.109
号番号(no) 307
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日