Combining machine learning with use-case point for enhancing software estimation
العناوين الأخرى
الجمع بين التعلم الآلي و نقطة حالة الاستخدام لتحسين تقدير البرامج
مقدم أطروحة جامعية
al-Rababiah, Nimah Salih Ahmad
مشرف أطروحة جامعية
الجامعة
جامعة الإسراء
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم هندسة البرمجيات
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2022
الملخص العربي
بعد تقدير البرامج أحد الأنشطة المحورية في مشاريع هندسة البرمجيات.
ومع ذلك، فإن التنبؤ بجهد البرمجيات يمثل تحديا نظرا لتعقيد الحلول البرمجية و عدم وضوحها وتنوعها وخبراتها المتضمنة و تقنياتها التطبيقية يهدف هذا العمل إلى تحسين دقة التنبؤ لتقدير البرامج باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (ML) واستنادا إلى تحليل نقاط حالة الاستخدام (UCP) الذي يستخدم عادة في تقدير البرامج الموجهة للكائنات تضمن هذا البحث تطبيق تسع خوارزميات الانحدار و التصنيف : أشجار القرار (K-Nearest Neighbour (KNN) (DT، الغابات العشوائية (RF) التدرج العشوائي اللائق (SGD) آلة المتجهات الداعمة (SVM)، الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، الانحدار اللوجستي Naive Bayes و استقراء قاعدة CN2.
تم تطبيق هذه التقنيات على مجموعة بيانات تاريخية تمثل العديد من مشاريع البرامج الموجهة الكائنات.
تتكون مجموعة البيانات من 70 مشروعا تم وصفها باستخدام 37 سمة مرتبطة يمتطلبات البرامج و عملية التطوير و تطبيق المجال و العوامل التقنية و البيئية للمشروع و السمات الأخرى المحسوبة بناءً على تحليل UCP أظهرت النتائج التجريبية في هذا العمل أنه في نموذج الانحدار سجل نموذج RF 0.86 في (R-Squared Error )R ، بينما سجل نموذج SGD 0.83%.
حققت RF و KNN و DT أفضل نتائج التصنيف عند تطبيقها على مجموعة بيانات مستويات الجهد الثلاثة مع درجة دقة التصنيف (CA) 84.28 و 82.85% و 82.85% على التوالي.
حققت DT و KNN و RF أيضا أداءً ممتازا عند تطبيقها على مجموعة بيانات مستويات الجهد الخمسة بدرجة %85.71 و 77.14% و 72.85% على التوالي.
تم العثور على درجات التقييم هذه أفضل بكثير من تلك التي تم تحقيقها باستخدام حسابات طريقة UCP.
الملخص الإنجليزي
Software estimation is one of the pivotal activities in software engineering projects.
However, predicting software effort is challenging due to the complexity, intangibility, and diversity of software solutions and the associated expertise and applied technologies.
This work aims at improving the prediction accuracy of software estimation using Machine Learning (ML) algorithms and is based on Use-Case Points analysis (UCP), which is typically used in object-oriented software estimation.
This research involved applying nine regression and classification algorithms: Decision Trees (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forests (RF), Stochastic Gradient Decent (SGD), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), Logistic Regression, Naïve Bays and CN2 Rule Induction.
These techniques were applied to a historical dataset consisting of 70 projects that are described using 37 attributes, which are related to software requirements, development process, domain application, project technical and environmental factors, and other attributes computed based on UCP analysis.
The experimental results in this work showed that in the regression model, the RF model scored 0.86% in R-Squared Error (R2), while the SGD model scored 0.83%.
RF, KNN, and DT achieved the best classification results when applied to the three effort levels dataset with a Classification Accuracy (CA) score of 84.28%, 82.85% and 82.85% respectively.
DT, KNN, and RF also achieved excellent performance when applied to the five effort levels dataset with a CA score of 85.71%, 77.14% and 72.85% respectively.
These evaluation scores were found to be significantly better than those achieved using the UCP method calculations.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
عدد الصفحات
107
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Theoretical framework.
Chapter Three : Literature review.
Chapter Four : Research methodology.
Chapter Five : Results and discussion.
Chapter Six : Conclusions and future work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Rababiah, Nimah Salih Ahmad. (2022). Combining machine learning with use-case point for enhancing software estimation. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Isra University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1429107
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Rababiah, Nimah Salih Ahmad. Combining machine learning with use-case point for enhancing software estimation. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Isra University. (2022).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1429107
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Rababiah, Nimah Salih Ahmad. (2022). Combining machine learning with use-case point for enhancing software estimation. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Isra University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1429107
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-1429107
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر