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J-GLOBAL ID：201702287171941283   整理番号：17A0066502

特徴モデルと協調フィルタリングに基づく要求獲得方法【JST・京大機械翻訳】

A Requirements Elicitation Approach Based on Feature Model and Collaborative Filtering

著者 (4件)： Peng Zhenlian (State Key Laboratory of Software Engineering (Wuhan University)) ,  Wang Jian (State Key Laboratory of Software Engineering (Wuhan University)) ,  He Keqing (State Key Laboratory of Software Engineering (Wuhan University)) ,  Tang Mingdong (School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 53  号： 9  ページ： 2055-2066  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネットとWEBサービスの関連技術の急速な発展により、インターネットに基づくソフトウェア開発はソフトウェア開発者のいるを受けている。ソフトウェア開発は一種の多知識集約型プロセスであり、その中で要求獲得はソフトウェアシステムの成功に重要な役割を果たす。インターネットに基づくソフトウェアは,多くの地理的位置と異なるタイプの顧客要求を満たす必要があり,それは要求獲得の難易度を増加させる。同時に、インターネット上の類似型のソフトウェアは多く、これらの大量の類似機能を有するソフトウェアはソフトウェアの要求獲得に新たな道を提供した。そのため、すでに研究システムはソフトウェアの要求獲得過程に導入され、既存の類似ソフトウェアの要求によって記述され、新しいソフトウェアに適切な欠損特徴を推薦することができる。ソフトウェアの需要予測と支援プロセスにおける推薦システムの精度を改善するために,FM_KNNアルゴリズムを提案し,特性モデルにおける特徴タイプと特性間の相関関係を利用した。KNN(K-NEAREST NEIGHBORS)協調フィルタリング推薦システムを用いて、補助要求を獲得した。実際のデータセットとシミュレーションデータセットに関する実験と解析によって,提案方法が予測精度においてより良い効果を持って,より良いサポートを提供することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ソフトウェア ,  アルゴリズム ,  ソフトウェア開発 ,  地理学 ,  集中化 ,  需要予測 ,  インターネット ,  高速度
準シソーラス用語： 予測精度 ,  推奨システム ,  ソフトウェアシステム ,  *要求獲得 ,  *協調フィルタリング ,  特性モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： requirement elicitation ,  feature model ,  collaborative filtering ,  recommender system ,  feature recommendation

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴モデル ,  協調フィルタリング ,  要求獲得