文献

J-GLOBAL ID：201802248843498978   整理番号：18A0397483

DRank:優先性と依存性に基づく半自動化要件の優先順位づけ法【Powered by NICT】

DRank: A semi-automated requirements prioritization method based on preferences and dependencies

著者 (4件)： Shao Fei (State Key Lab of Software Engineering, School of Computer, Wuhan University, China) ,  Peng Rong (State Key Lab of Software Engineering, School of Computer, Wuhan University, China) ,  Lai Han (School of Computer Science and Information Engineering, Chongqing Technology and Business University, China) ,  Wang Bangchao (State Key Lab of Software Engineering, School of Computer, Wuhan University, China)
資料名： Journal of Systems and Software  (Journal of Systems and Software)
巻： 126  ページ： 141-156  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0845B  ISSN： 0164-1212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア要求間の依存性,寄与依存性(が,いくつかの+,ヘルプ,切断,いくつか,どのように害するか)など1~*枠組みでモデル化事業依存性の多くの種類がある。しかし,優先要求のための現在のアプローチはこれらの依存性を考慮にほとんど,利害関係者は,彼らの選好を考慮した要求だけでなく,要求間の依存性を優先順位付けすることは困難である。要求優先順位付けは,より実用的にするため,DRankと呼ばれる方法を提案した。DRankは次のような利点を有している:1)優先順位付け評価属性木を順位付け基準選択がより容易でより手術可能な作っている2)RankBoostを用いて,利害関係者の好みに従って主観的要求優先順位付け,優先順位付けを評価する困難を計算することである;3)重みづけPageRankに基づくアルゴリズムは,要求間の依存性を解析するために提案した,目的依存性を可能にする半順序関係に自動変換するおよび4)統合要求優先順位付け方法は目的要求依存性と利害関係者の主観的選好を修正と優先順位付けのプロセスをより合理的で適用できるように開発した。制御された実験は,事例ベースランク付け,解析的階層プロセス,EVOLVEとの比較に基づくDRankの有効性を検証するために行った。結果はDRank法より時間がかからず,他の手法よりもより効果的であることを示した。シミュレーション実験は要求依存性考慮には最終的な優先順位付け配列の精度を改善できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  *半順序 ,  シミュレーション ,  等級づけ
準シソーラス用語： 事例ベース ,  自動変換 ,  利害関係者 ,  *半自動化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リンク解析 ,  機械学習 ,  要求依存性 ,  ソフトウェア要求性はprioritization

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 (4件)： 優先 ,  依存性 ,  半自動化 ,  優先順位