2019 Fiscal Year Annual Research Report
ソフトウェア開発プロセスの効率化を目的とした自動コードレビューモデルの提案
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17J09333
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
平尾 俊貴 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| Keywords | ソフトウェア工学 / コードレビュー / データマイニング / 機械学習 / ビッグデータ分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和元年度の研究計画を遂行するために必要となる、ソフトウェア開発プロジェクトの開発履歴が記録されたデータを定量/定性的に分析した。当実験用データは、１年目、２年目で収集完了したデータを使用した。当該データは、主にオープンソースプロジェクトの開発履歴を元にしたデータセットであり、過去の関連研究でも類似したデータは使用されている。当実験データを基に３つの研究テーマに着手した。１つ目は，有限な人的資源を最適化することを目的とした、コードレビューの時間的コスト予測モデルの実証実験である。レビューコメントの種類に着目し、先行研究より詳細な分析結果を基にした機械学習モデルを実現した。本調査結果の一部を論文誌にまとめ、IEICE Transactions on Information and Systemsで採択された。２つ目は、ソフトウェアプロダクト間で発生する依存関係に着目して、その依存関係の影響を分析した。調査した結果、依存関係を考慮したコードレビュー分析手法は、従来モデルの性能を向上させることが確認できた。本調査結果の一部を論文にまとめ、The 27th Joint Meeting of the European Software Engineering Conference and the ACM SIGSOFT Symposium on the Foundations of Software Engineeringで採択された。３つ目は，開発者間で展開される議論における、意見の多様性に着目した実証的分析である．本調査結果の一部を論文誌にまとめ、IEEE Transactions on Software Engineeringで採択された。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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