ソフトウェアコンポーネント推薦における協調フィルタリングの効果

機関リポジトリ 情報処理学会 HANDLE オープンアクセス

書誌事項

タイトル別名
  • The Effect of Collaborative Filtering on Software Component Recommendation

この論文をさがす

抄録

本論文では，汎用性の高い/低いコンポーネントに対する，協調フィルタリングを用いたコンポーネント推薦（亀井ら，2006年）の効果を明らかにするために，2つの仮説，(1) 汎用性の高いコンポーネントに対する推薦精度が従来手法（ランダム推薦法，平均値に基づく推薦法）より高い，(2) 汎用性の低いコンポーネントに対する推薦精度が従来手法より高い，を実験的に検証した．推薦精度を調べるために，29件のプロジェクト（使用されているコンポーネントの総数は2,558個）を用いて評価実験を行った．その結果，仮説(2) が支持され，協調フィルタリングを用いたコンポーネント推薦は汎用性の低いコンポーネントに対して特に効果がある（NDPMの中央値が0.55から0.33へ改善した）ことが分かった．; To clarify the effect of collaborative filtering (CF) on recommending highgenerality / low-generality software components, we experimentally verified two hypotheses; (1) the recommendation accuracy of CF for high-generality components is better than that of conventional methods (random algorithm and user average algorithm) and (2) the recommendation accuracy of CF for lowgenerality components is better than that of the conventional methods. We evaluated recommendation accuracy of CF with a dataset containing 29 open source software development projects (including 2,558 used components). As a result, the hypothesis (2) was supported, and the recommendation accuracy of CF showed better performance than the conventional methods and the median of NDPM was improved from 0.55 to 0.33 for low-generality components.

収録刊行物

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ