协同过率在工作量估算中的应用

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工作量估算是软件项目管理的重要内容之一,协同过滤是一种在历史数据中确定相似用户或物品产生推荐的方法,已成功的应用于电子商务、影视推荐等多个领域,本文将协同过滤技术应用于软件工作量的估算。首先对历史项目集中的数值型数据进行归一化,然后采用均值对缺失值进行插补,余弦用于计算项目的相似度,最后确定项目的近邻集对待评估项目的工作量进行估算。从USP05-FT中选择了4个项目作为实例来说明该估算过程,估算结果与实际值有一些偏差是由于协同过滤仅能处理数值型数据。
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