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公開番号2024062515
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-10
出願番号2022170390
出願日2022-10-25
発明の名称情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人扶桑国際特許事務所
主分類G06F 8/36 20180101AFI20240501BHJP(計算;計数)
要約【課題】サンプルプログラムからのソフトウェア部品の作成を効率化する。
【解決手段】コンピュータは、複数のサンプルプログラムを2以上のクラスタに分類した分類結果であって、クラスタ数が異なる複数のレベルの分類結果を示すクラスタデータと、複数のサンプルプログラムそれぞれの実行性能を示す性能データとを取得する。コンピュータは、複数のレベルそれぞれにおける2以上のクラスタそれぞれに対して、クラスタに属する2以上のサンプルプログラムの再利用性に関する指標値と、2以上のサンプルプログラムの実行性能とに基づいて、第1の評価値を算出し、レベルに対して、2以上のクラスタに対応する2以上の第1の評価値に基づいて第2の評価値を算出する。コンピュータは、複数のレベルに対応する複数の第2の評価値に基づいて、複数のレベルのうちの何れかのレベルの分類結果を選択する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
複数のサンプルプログラムを２以上のクラスタに分類した分類結果であって、クラスタ数が異なる複数のレベルの分類結果を示すクラスタデータと、前記複数のサンプルプログラムそれぞれの実行性能を示す性能データとを取得し、
前記複数のレベルそれぞれにおける前記２以上のクラスタそれぞれに対して、当該クラスタに属する２以上のサンプルプログラムの再利用性に関する指標値と、前記２以上のサンプルプログラムの前記実行性能とに基づいて、第１の評価値を算出し、当該レベルに対して、前記２以上のクラスタに対応する２以上の第１の評価値に基づいて第２の評価値を算出し、
前記複数のレベルに対応する複数の第２の評価値に基づいて、前記複数のレベルのうちの何れかのレベルの前記分類結果を選択する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記複数のレベルは、異なるクラスタを統合することを繰り返す階層的クラスタリングによって生成される複数の階層である、
請求項１記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記複数のサンプルプログラムそれぞれの前記実行性能は、当該サンプルプログラムを用いて訓練される機械学習モデルの予測精度である、
請求項１記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記２以上のクラスタそれぞれに対する前記第１の評価値は、当該クラスタのサンプルプログラム数を示す第１の指標値と、当該クラスタに属する前記２以上のサンプルプログラムの記述に関する特徴量の分散に応じた凝集度を示す第２の指標値と、当該クラスタの前記実行性能の平均を示す第３の指標値と、当該クラスタの前記実行性能の分散を示す第４の指標値とに基づいて算出される、
請求項１記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
複数のサンプルプログラムを２以上のクラスタに分類した分類結果であって、クラスタ数が異なる複数のレベルの分類結果を示すクラスタデータと、前記複数のサンプルプログラムそれぞれの実行性能を示す性能データとを取得し、
前記複数のレベルそれぞれにおける前記２以上のクラスタそれぞれに対して、当該クラスタに属する２以上のサンプルプログラムの再利用性に関する指標値と、前記２以上のサンプルプログラムの前記実行性能とに基づいて、第１の評価値を算出し、当該レベルに対して、前記２以上のクラスタに対応する２以上の第１の評価値に基づいて第２の評価値を算出し、
前記複数のレベルに対応する複数の第２の評価値に基づいて、前記複数のレベルのうちの何れかのレベルの前記分類結果を選択する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項６】
複数のサンプルプログラムを２以上のクラスタに分類した分類結果であって、クラスタ数が異なる複数のレベルの分類結果を示すクラスタデータと、前記複数のサンプルプログラムそれぞれの実行性能を示す性能データとを記憶する記憶部と、
前記複数のレベルそれぞれにおける前記２以上のクラスタそれぞれに対して、当該クラスタに属する２以上のサンプルプログラムの再利用性に関する指標値と、前記２以上のサンプルプログラムの前記実行性能とに基づいて、第１の評価値を算出し、当該レベルに対して、前記２以上のクラスタに対応する２以上の第１の評価値に基づいて第２の評価値を算出し、前記複数のレベルに対応する複数の第２の評価値に基づいて、前記複数のレベルのうちの何れかのレベルの前記分類結果を選択する処理部と、
を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
情報処理装置は、再利用可能なプログラムをソフトウェア部品として保存しておくことがある。ソフトウェア開発の開発者は、保存されたソフトウェア部品を利用することでプログラミングを効率的に行うことができる。ソフトウェア部品は、様々な既存プログラムをサンプルプログラムとして収集し、収集されたサンプルプログラムを分析することによって作成されることがある。情報処理装置は、このようなサンプルプログラムからのソフトウェア部品の作成を支援することがある。
【０００３】
例えば、複数のクラスを含むソースコードを分析して、他のクラスから比較的独立したクラス群をコンポーネントとして識別するコンポーネント識別方法が提案されている。提案のコンポーネント識別方法は、他のクラスの呼び出しの有無を示す特徴量を各クラスに対して付与し、特徴量に基づいてクラス間の類似度を定義する。コンポーネント識別方法は、１以上のクラスをそれぞれ含む複数のクラスタを、類似度に基づいて段階的に統合していく階層的クラスタリングを実行する。これにより、複数のクラスについてツリー型の階層構造を示す樹形図（デンドログラム）が生成される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Jian Feng Cui and Heung Seok Chae, "Applying agglomerative hierarchical clustering algorithms to component identification for legacy systems", Information and Software Technology, Volume 53, Issue 6, pages 601-614, June 2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の非特許文献１に記載されたクラスタリング方法のように、情報処理装置は、サンプルプログラムの集合から、クラスタ数が異なる複数のレベルの分類結果を生成することがある。あるレベルの１つのクラスタから１つのソフトウェア部品が作成され得る。
【０００６】
しかし、収集されるサンプルプログラムが多いと、クラスタ数が異なる多数のレベルの分類結果が生成され得る。例えば、階層的クラスタリングでは、階層の深い樹形図が生成される。この場合、何れのレベルのクラスタがソフトウェア部品に適しているかを人手で判断することは負担が大きい。そこで、１つの側面では、本発明は、サンプルプログラムからのソフトウェア部品の作成を効率化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの態様では、以下の処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラムが提供される。複数のサンプルプログラムを２以上のクラスタに分類した分類結果であって、クラスタ数が異なる複数のレベルの分類結果を示すクラスタデータと、複数のサンプルプログラムそれぞれの実行性能を示す性能データとを取得する。複数のレベルそれぞれにおける２以上のクラスタそれぞれに対して、クラスタに属する２以上のサンプルプログラムの再利用性に関する指標値と、２以上のサンプルプログラムの実行性能とに基づいて、第１の評価値を算出し、レベルに対して、２以上のクラスタに対応する２以上の第１の評価値に基づいて第２の評価値を算出する。複数のレベルに対応する複数の第２の評価値に基づいて、複数のレベルのうちの何れかのレベルの分類結果を選択する。
【０００８】
また、１つの態様では、コンピュータが実行する情報処理方法が提供される。また、１つの態様では、記憶部と処理部とを有する情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面では、サンプルプログラムからのソフトウェア部品の作成が効率化される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第１の実施の形態の情報処理装置を説明するための図である。
第２の実施の形態の情報処理装置のハードウェア例を示す図である。
機械学習スクリプトとモデル精度の例を示す図である。
機械学習スクリプトの分割例を示す図である。
サンプルプログラムの特徴量の例を示す図である。
階層的クラスタリングとクラスタ評価値の例を示す図である。
クラスタサイズと凝集度のトレードオフの例を示す図である。
モデル精度の平均と分散のトレードオフの例を示す図である。
情報処理装置の機能例を示すブロック図である。
クラスタリングの手順例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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