首页> 外文会议>International Conference on Next Generation Computing and Information Systems >Systematic Literature Review on Software Effort Estimation Using Machine Learning Approaches
【24h】

Systematic Literature Review on Software Effort Estimation Using Machine Learning Approaches

机译:使用机器学习方法进行软件工作量估算的系统文献综述

获取原文

摘要

Accurate effort estimation is amongst the key activities in the software project development. It directly impacts the time and cost of the software projects. This paper presents a systematic literature review of software effort estimation techniques using machine learning. This review presents a discussion about the research trends in machine learning inspired software effort estimation. The results of the systematic review has concluded prominent trends of machine learning approaches, size metrics, benchmark datasets, validation methods etc. used for software effort estimation.
机译:准确的工作量估算是软件项目开发中的关键活动之一。它直接影响软件项目的时间和成本。本文对使用机器学习的软件工作量估算技术进行了系统的文献综述。这篇评论提出了关于机器学习启发式软件工作量估计中研究趋势的讨论。系统审查的结果总结了用于软件工作量估算的机器学习方法,大小指标,基准数据集,验证方法等的显着趋势。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号