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2013 年度 研究成果報告書

予測モデルの再利用による、ソフトウェア欠陥予測ツールの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 23500043
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 ソフトウエア
研究機関信州大学

研究代表者

海尻 賢二  信州大学, 工学部, 教授 (80115336)

研究期間 (年度) 2011 – 2013
キーワードソフトウェア保守 / メトリクス / ソフトウェア欠陥予測
研究概要

最初は検査プロジェクトに対していくつかの基準で似ているプロジェクトを選択し、プロジェクト間のデータ調整を行う事で最適な再利用ができるのではないかと考えた。そこで再利用の検討を行ったが、プロジェクトの特性の相違や、予測アルゴリズムの選択等に大きく影響する事がわかった。
次に新たにデータマイニング手法を適用して、最適な予測器を見出すという手法を考えた。ソフトウェア欠陥予測ツールは訓練プロジェクト、利用するメトリクス、予測のアルゴリズムを決める事で予測器を作る。与えられた検査プロジェクトに対して適切な予測器を選ぶマイニング手法を提案し、その適切性を実証した。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2014 2013

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (3件)

  • [雑誌論文] IR 手法に基づくtraceability link recovery のためのmethod mining2014

    • 著者名/発表者名
      上田健之, 小形真平, 海谷治彦, 海尻賢二
    • 雑誌名

      電子情報通信学会論文誌

      巻: J97-D ページ: 414-426

    • 査読あり
  • [学会発表] 学習に基づくerrot-prone モジュール予測器選択2014

    • 著者名/発表者名
      嶋大輔, 小形真平, 海谷治彦, 海尻賢二
    • 学会等名
      情報処理学会第76回全国大会
    • 発表場所
      東京
    • 年月日
      2014-03-11
  • [学会発表] 最適なError-prone module 予測器を選択する手法の提案2014

    • 著者名/発表者名
      内宮秀明, 小形真平, 海谷治彦, 海尻賢二
    • 学会等名
      電子情報通信学会KBSE 研究会
    • 発表場所
      東京
    • 年月日
      2014-01-27
  • [学会発表] IR based Traceability Link Recovery Method Mining2013

    • 著者名/発表者名
      Takeyuki Ueda, Shinpei Ogata, Haruhiko Kaiya, Kenji Kaijiri
    • 発表場所
      Italy
    • 年月日
      2013-10-28

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公開日: 2015-07-16  

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