| 研究概要 |
本研究では,部品ベースのソフトウェア開発の効率化を目的として,開発に必要なソフトウェア部品を開発コンテキストに即して開発者に推薦するシステムを構築する.平成18度の研究実績は次のとおり.
1 バースマーク技術を用いたコンポーネント分析部の実装と評価
Javaコンポーネントからバースマークを抽出し,特徴的な機能や構造を評価する方式を開発し,特徴抽出に有効であることを確かめた.具体的には,オープンソフトウェアArgoUMLへの適用実験の結果,ArgoUMLを構成する3対のコンポーネントが非常に類似していることがわかった.また,多次元尺度構成法を用いた視覚化により,ArgoUMLの4つの主要機能を抽出することもできた.
2 協調フィルタリング技術を用いた推薦サブシステムの開発
協調フィルタリングに基づく推薦サブシステムの試作と評価を行った.類似度計算にはAdjusted Cosine Similarity法を,予測値計算にはWeighted Sum法を用いている.いくつかのオープンソースソフトウェア開発プロジェクトに適用した結果,従来法よりも予測精度の向上を確認した.また,アルゴリズムの拡張として,類似度計算と予測値計算に用いる変数を選択するCorrelation Based Selection法を開発した.複数のデータセットに適用した結果,予測精度の向上を確認した.
3 アソシエーション可視化技術を用いたユーザインタフェース部の開発
推薦されたソフトウェア部品の情報を提示するインタフェースと,推薦根拠を提示するアソシエーション可視化インタフェースとの統合することで,ソフトウェア部品推薦インタフェースを開発した.また,ソフトウェア部品の理解におけるユーザの認知的負荷の低減を目的として,ソフトウェア部品および開発コンテキストに関する膨大な情報を取捨選択するためのメカニズムを実装した.学生実験による評価でその有効性を確認した.
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