Application of Collaborative Filtering for

ソフトウェア部品推薦のための
協調フィルタリング手法の提案と実現
市井誠† 山本哲男†† 横森励士† 井上克郎†
†
大阪大学大学院情報科学研究科
††
立命館大学情報理工学部情報システム学科
Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
1
ソフトウェア部品検索システム
過去に開発された大量のソフトウェア資産
企業内で開発
Web上で公開
再利用や理解を支援するツールが必要
部品数が多いために把握が困難
部品に詳しい人が不在
ソフトウェア部品検索システム
ソフトウェア資産をデータベースに登録
キーワード入力等により部品を検索・取得
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2
Javaソフトウェア部品検索システム
SPARS-J
Javaソフトウェア部品検索システム SPARS-J
Javaのクラスを部品とし，キーワード入力により検索
パッケージブラウザ
利用関係の表示
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3
研究の目的
ユーザの目的に応じた部品を取得するには労力が必要
SPARS-Jでは，検索語に対して検索結果を返す
検索語は，ユーザの目的の一部しか表現してない
ユーザの目的を満たすには，検索結果の選別や，検索の繰り返し
が必要
過去のユーザの検索履歴が利用できないだろうか？
システムは，それぞれのユーザの目的で利用されている
過去に同じ目的で検索したユーザがいるかもしれない
そのユーザが利用した部品を提示することで，ユーザの労力を減ら
せる
協調フィルタリングの手法により，ユーザの目的に
応じた部品を推薦する
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4
協調フィルタリング(1/2)
大量のアイテムの中から，ユーザから得た情報をもとに
推薦アイテムを決定する手法
書店などのオンラインショップで利用されている
amazon.co.jp
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5
協調フィルタリング(2/2)
アイテム
ユーザ
評価
1
2
推薦
B
C
D
E
5
3
1
?
?
1
?
4
1
4
5
4
1
5
2
ソフトウェア部品
セッション
D
A
履歴
3
好みが似ている
3
1. ユーザから，各アイテムに対する評価を得る
2
?
4
2
検索目的
2. ユーザの評価をもとに，アイテムを推薦する
1. 評価の類似度の高いユーザを求める
2. 類似度の高いユーザの評価をもとに，推薦するアイテムを決定
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6
概念の対応
「ユーザ」→「セッション」
セッション：システムの使用開始から終了まで
同じユーザでも，場合により検索目的が異なる
目的が異なれば，異なるユーザとして扱う必要がある
システムの使用を終了した段階で目的を終えたと判断する
「評価」→「履歴」
履歴を暗黙的な評価と見なす
表示した部品に，評価値 1をつける
表示していない部品は評価値 0
明示的に評価を入力するのは，労力が必要
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7
提案手法の手順
ユーザの履歴を，セッションごとに取得する
対象となるセッションへ推薦する部品を求める
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8
履歴の取得
ユーザ
Webブラウザ
部品データベース
履歴データベース
部品
セッションの追加
履歴の記録
セ
ッ
シ
ョ
ン
1
:表示済
2
3
4
5
6
7
a
b
c
d
e
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9
部品の推薦
ユーザ
Webブラウザ
部品データベース
履歴データベース
3
各セッションとの相関
係数を求める
各部品の推薦値を求
める
推薦する部品を利用
者に提示する
各セッションでの評価値の
加重平均
部品
1
2
3
4
5
6
7
セッションeとの
:表示済
相関係数
d
1
1
0
1
1
0
0
1
1
0
0
1
0
1
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
1
1
0
0
0.58
0.67
0
0.67
e
1 1 ?
0 1 ?
0 ?
0 ?
0
7
セ
ッ
シ
ョ
ン
a
b
c
“?”に入る値を推測
推薦値
0.64
0 値が高ければ推薦
0 0.64
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SPARS-Jへの実装(システム構成)
追加実装部分
部品登録部
推薦部
部品の登録
部品の推薦
履歴データ
ベース
部品データ
ベース
履歴の取得
ユーザ
部品検索部
検索・表示
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SPARS-Jへの実装(スクリーンショット)
セッション中で表示した部品
推薦部品(ZipEntryとの利用関係別)
推薦部品
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適用実験の概要(1/2)
目的
推薦機能が検索効率の改善に役立つかどう
か検証する
内容
部品の検索・取得
被験者
SPARS-Jを利用してのJavaプログラム作成
スケルトンコードの未実装部分の記述
SPARS-Jで検索したソースコードを参考に
練習課題および，課題1～課題4 の5課題
被験者
井上研究室の学生・研究員 8名
4名ずつの2グループに分け，比較
SPARS-J データベース
JDK，Web上から収集したソースなど約
35,000 クラス
履歴データベースは空の状態から開始
参照してコード記述
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適用実験の概要(2/2)
手順
グループ1
グループ2
1
練習課題
2
課題1,課題2
課題3,課題4
3
課題3,課題4
課題1,課題2
SPARS-Jと課題に慣れる
グループ分けの参考にする
推薦機能無し
推薦機能有り
評価項目
検索時間
作業時間全体からコーディング時間を引いたもの
適合率
表示した部品のうち，プログラムに利用できる部品の割合
これらを，推薦機能を利用する場合/利用しない場合で比較
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実験結果と考察(1/2)
検索時間の比較
適合率の比較
40
35
25
適合率
検索時間(分)
30
20
15
10
5
0
課題1 課題2 課題3 課題4
グループ1
課題
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
課題1 課題2 課題3 課題4
課題
グループ2
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実験結果と考察(2/3)
検索時間の比較
適合率の比較
1
0.9
35
0.8
30
0.7
25
0.6
20
0.5
0.4
15
0.3
10
0.2
課題1では大きな差が見られる
5
0.1
経験者のいない課題であり，推薦の有効性を示唆
0
0
課題3では差が見られない
課題1 課題2 課題3
課題4
課題1 課題2 課題3 課題4
推薦機能有り
課題課題分野の知識のある被験者の存在
課題
適合率
検索時間(分)
40
推薦機能無し
推薦機能の有無による差が見られない被験者の存在
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実験結果と考察(3/3)
効率の上がっていない被験者が存在する
「表示済み部品は推薦しない」という方針が原因
該当する被験者の検索行動 :
まず様々な部品に軽く目を通し，後半はそれらを見直しながら
有効な部品を絞り込んでいく
利用できる部品は，序盤で履歴に入ってしまい，ほとんど推
薦されない
 推薦機能を有効に利用できていなかった
表示済み部品の推薦も行うよう，修正が必要
表示済み部品の推薦については，ユーザが有無を選択でき
る様なインターフェースが好ましい
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まとめと今後の課題
まとめ
ソフトウェア部品を対象とした推薦手法を提案し，SPARS-Jに実
装した
適用実験により，ユーザの検索効率の向上が確認された
今後の課題
精度の向上
履歴の重み付けなど
ユーザーインターフェースの改良
表示済み部品の扱い
検索画面などからのシームレスな利用
より大規模な実験
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