基于机器学习的软件开发过程优化研究  

作　　者：李红军[1] 

机构地区：[1]青岛滨海学院

出　　处：《信息系统工程》2024年第11期131-134,共4页

摘　　要：随着人工智能技术的飞速发展,机器学习作为其中的重要分支,被广泛应用于各个领域。旨在探讨基于机器学习的软件开发过程优化问题,以提高软件开发效率和质量。首先,详细分析了软件开发过程中常见问题。其次,利用Apriori关联规则算法对软件开发过程中的大量数据进行训练和分析。然后,基于训练结果,优化软件开发中的各个环节,从而提高开发效率和降低错误率。研究结果表明,在实际软件开发项目中,采用基于机器学习的优化方法可以显著提升团队的协作效率,减少开发周期,提高软件质量。

关 键 词：机器学习 软件开发 过程优化 Apriori关联规则算法 

分 类 号：TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]