外包软件项目风险智能决策支持系统研究-基于因果分析和可行动知识发现集成框架

项目名称： 外包软件项目风险智能决策支持系统研究-基于因果分析和可行动知识发现集成框架

项目编号： No.71271061

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 管理科学

项目作者： 胡勇

作者单位： 暨南大学

项目金额： 55万元

中文摘要： 基于外包软件项目风险智能决策支持系统实施项目风险管理对提升项目成功率有重要价值。该领域存在两个主要问题：第一，现有外包软件项目风险识别模型未能充分反映客户方、承包方管理风险的协同特性。第二，现有风险智能决策模型不能实现因果分析，不能实现分析与计划的集成管理。本项目建立客户-承包方双视角的风险协同识别模型，提出基于因果分析和多对多可行动知识发现的集成算法框架，并收集500-800个用于建模的项目样本，在此基础上研发风险分析与计划集成的智能决策支持系统。研究成果将通过广州、深圳等地多家企业的外包软件项目管理进行应用测试和评估。研究成果对提升我国外包软件项目风险管理水平有重要的理论价值和实践意义。该研究提出的基于因果分析和可行动知识发现的集成算法框架为其他领域风险管理的智能分析与计划建模提供新的方法，有广泛的应用价值。

中文关键词： 外包软件项目风险管理；客户-承包方双视角的风险协同识别模型；因果发现；可行动知识发现；智能决策支持系统

英文摘要： Developing an intelligent risk management decision support system is the key to effective management of the risks involved in outsourced software projects and increase in project success rate. In this field of research, there exist two main issues: (1) existing risk identification models for outsourced software projects cannot adequately reflect the cooperative nature between customers and contractors in managing risks; (2) existing intelligent risk decision models cannot achieve the desired causal analysis and integrated analysis and planning for risk management. This research is to establish a cooperative risk identification model from dual perspectives of the customers and contractors, propose an integrative framework combining causal analysis and many-to-many actionable knowledge discovery algorithm, and collect 500-800 real project samples. Based on this framework, the study will develop an intelligent decision support system for integrated and optimized risk analysis and planning. The final system will be applied to and evaluated on real-life outsourced software development projects by companies in Guanzhou, Shenzhen, and other cities. This research will produce prominent theoretical and practical values in improving the risk management of outsourced software projects in China. The proposed framework will

英文关键词： Outsourced Software Project Risk Management；Cooperative Risk Identification Model；Causal Discovery；Actionable Knowledge Discovery；Intelligent Decision Support System