检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海大学计算机工程与科学学院,上海200072
出 处:《计算机工程》2006年第19期71-73,共3页Computer Engineering
基 金:上海市高等学校科学技术发展基金资助重点项目"软件开发质量管理与控制平台研究"(02AZ86)
摘 要:TSP开发过程强调用数据说话,要求较高的精确度,这对于大多数软件企业难以达到,因此应遵循一种“适度度量”的策略。对过程数据的分析不仅可以减少度量的工作量,还可为后续的开发及过程的改进提供参考和建议。该文提出了将形式概念分析(FCA)应用于TSP度量模型中,通过基于概念格的关联规则,挖掘出了有价值的信息。通过实验项目验证了该方法的有效性和实用性。The development process of TSP emphasizes that data is important and requests for full-scale metrics, but it is difficult for most of software enterprise, so it needs a strategy so-called "moderate metrics". The analysis of data reduces workload of metrics and provides suggestions and references for the latter developments or process improvement. This paper puts forward the application of formal concept analysis to TSP metrics model, achieves goal of "moderate metrics" and gains valuable process improvement information by association rules mining based on concept lattice. Some experimental projects prove validity and practicability of application of FCA in TSP measurement model.
分 类 号:TP311.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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