著者

森田 大夢 平尾 俊貴 石尾 隆 新田 章太 小西 俊司 森 康真 松本 健一

雑誌

ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.253-254, 2019-08-22

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ソフトウェア開発者の育成を目的としたプログラミング研修では,プログラミングスキルの向上が期待される.本研究では,研修の効果を測定する試みとして,あるソフトウェア開発企業の新人研修で収集した 22 名のソースコードを用いて,研修前後でのプログラミングスキルの変化をソフトウェア品質の観点から調査した.その結果,研修前後でソースコード内の複雑度はあまり変化せず,宣言命令数が増加する傾向にあることを確認した.その要因として,研修後は変数を必要になった時点で宣言すると同時に初期化して使用するようにプログラムを記述する傾向が見られた.

著者

高木 允 森 康真 田村 慶一 北上 始

出版者

社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.49, no.4, pp.93-104, 2008-03-15

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本研究では,ブログの書き手であるブロガに焦点を当て,ブロガをノード,トラックバックによるつながりを辺としたグラフから,数カ月にわたって頻出し,かつ重複を許したコミュニティを発見する手法を提案する.提案手法は,複数のグラフから頻出部分グラフを抽出し,得られた頻出部分グラフに重複を許したクラスタリング手法を適用することにより,重複を許した頻出コミュニティを発見する.頻出部分グラフの抽出については,頻出部分グラフ抽出の問題を頻出アイテム集合抽出の問題に変換し,LCM 法を用いることで頻出部分グラフ抽出を達成している.重複を許したクラスタリングについては,頻出部分グラフをNewman らのクラスタリング手法を応用し,縮約グラフの作成と再クラスタリングすることで達成している.提案手法の有用性を確認するために,複数カ月にわたりブログデータを収集し,頻出コミュニティの抽出を行った.その結果,共通の興味・関心を持って頻出するコミュニティと,複数のコミュニティに重複してクラスタリングされるブロガを発見できた.In this study, we focus on bloggers who are writers of blog articles and propose a technique which extracts frequent and overlapped communities across multiple months from graphs consisting of nodes and edges. A node is defined as a blogger and an edge is a connection of trackback. First, the proposed technique extracts frequent communities by extracting frequent subgraphs. Second, the proposed technique extracts overlapping communities by clustering the extracted subgraphs. In the procedures of extraction of frequent subgraphs, we transform the frequent subgraphs extraction problem to the frequent itemsets extraction problem. In the first step, the LCM algorithm is applied to extract the frequent itemsets. In the second step,we applied the Newman's algorithm to find overlapping clusters. To confirm the availability of proposed technique, we collected the graph data and extracted the frequent communities.As a result, frequent communities which have common interests and the bloggers who are clustered into multiple clusters are extracted.

著者

高木 允 田村 慶一 森 康真 北上 始

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告情報学基礎(FI)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.54, pp.39-45, 2007-05-31

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本研究では、Newman らの提案するネットワーク構造解析に基づくクリスプなクラスタリングアルゴリズムを改良し、ひとつのノードが複数のクラスタに重複してクラスタリングされることを許したグラフのクラスタリング手法を提案する。提案する手法は、一度 Newman らの提案するアルゴリズムを用いてグラフのクラスタリングを行った後、それぞれのクラスタをひとつのノードとした縮約グラフの作成を行う。縮約グラフを再度 Newman らの提案するアルゴリズムを用いてクラスタリングし、重複してクラスタリングされるノードを識別する。重複を許したクラスタリングを行うことで、クリスプなクラスタリングに比べ、柔軟なクラスタリングを行うことができる。ブログのトラックバックデータを用いた評価実験を行い、提案手法の有効性を示すことができた。In this paper, we propose a method of overlapping cluster based on network structure analysis which improves the clustering algorithm proposed by Newman et al. Newman's clustering algorithm is the crisp clustering algorithm. In the proposed technique, first, we cluster the nodes using the Newman's algorithm. Then, we make the contraction graph which is considerd a cluster as a node. In addition, we cluster the created contraction graph by using the Newman's clustering algorithm again and identify the overlapping nodes. Overlapping clustering is more flexible than crisp clustering. The experimental results using the trackback data based on blog represented efficacy of proposed technique.