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
作 者:任雪利[1]
机构地区:[1]曲靖师范学院计算机科学与工程学院,云南曲靖655011
出 处:《软件》2013年第10期12-14,共3页Software
基 金:云南省教育厅基金项目(2011QN010)
摘 要:工作量估算是软件项目管理的重要内容之一,协同过滤是一种在历史数据中确定相似用户或物品产生推荐的方法,已成功的应用于电子商务、影视推荐等多个领域,本文将协同过滤技术应用于软件工作量的估算。首先对历史项目集中的数值型数据进行归一化,然后采用均值对缺失值进行插补,余弦用于计算项目的相似度,最后确定项目的近邻集对待评估项目的工作量进行估算。从USP05-FT中选择了4个项目作为实例来说明该估算过程,估算结果与实际值有一些偏差是由于协同过滤仅能处理数值型数据。Software effort estimation is an important aspect of project management, collaborative filtering is a method that produces recommend based on similarity of user or items in the historical data It has been successfully applied to e-commerce, video recommendations, and other fields, collaborative filtering technology is applied to software cost estimation in the paper. Firstly, the data of different types is normalized; then missing values are inputted by average value and similarity of items is computed using cosine; lastly; the project's neighbors are found to estimate effort. 4 projects data from USP05-FT are selected as an example to describe the estimation process. The deviation between estimates and the actual value derive from it that collaborative filtering can only handle numerical data.
分 类 号:TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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