Även om det har gjorts omfattande forskning inom programvaruanalys för ansträngningsuppskattning i traditionella programvaruprojekt, har lite arbete gjorts för att uppskatta i smidiga projekt, särskilt att uppskatta den ansträngning som krävs för att slutföra användarhistorier eller problem. Berättelsepunkter är den vanligaste måttenheten som används för att uppskatta den insats som krävs för att slutföra en användarhistoria eller lösa ett problem. I detta dokument föreslår vi en förutsägelsemodell för att uppskatta sagopoäng baserat på en ny kombination av två kraftfulla djupinlärningsarkitekturer: långtidsminne och återkommande motorvägsnät. Vårt förutsägelsesystem är end-to-end trainingable från rådata indata till förutsägelseresultat utan någon manuell funktionsteknik. Vi erbjuder ett omfattande dataset för story points-baserad uppskattning som innehåller 23 313 utgåvor från 16 projekt med öppen källkod. En empirisk utvärdering visar att vårt tillvägagångssätt konsekvent överträffar tre gemensamma baslinjer (Random Gissa, Medel- och Medianmetoder) och sex alternativ (t.ex. genom att använda Doc2Vec och Random Forests) i Medel Absolut Fel, Median Absolut Fel, och Standardiserad Noggrannhet.
Choetkiertikul m.fl. föreslår en DL-arkitektur av långsiktigt minne och återkommande motorvägsnätverk som syftar till att förutsäga ansträngningen uppskattning av en kodning uppgift REF.
A Deep Learning Model for Estimating Story Points
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}