Geri Dön

A defect prediction method for software versioning

Yazılım sürüm farklılıkları için bir hata tahmin yöntemi

  1. Tez No: 181308
  2. Yazar: YOMİ KASTRO
  3. Danışmanlar: DR. AYŞE BENER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yazılım oluşturma süreci yeni araçların ve tekniklerin yardımıyla gitgide daha insandanbağımsız bir hale gelmektedir. Bu alandaki araştırmaların önemli bir kısmı yazılım hatalarınınazaltılması, hataların tespiti ve tahmini üzerine odaklanmıştır. Yapay zeka tekniklerine ve verimadenciliğine dayalı hata tahmini bu alanda göreceli olarak yeni bir araştırma konususayılabilir. Bugün itibariyle, yazılım mühendisliği yazınında halen bir yazılım ürününün yeniversiyonlarına yönelik bir hata tahmin çözümü bütünüyle yer almamaktadır.Bu araştırmanın amacı, bir yazılımın yeni sürümlerindeki hata oranını eski sürümlerinegöre olan değişikliklerini baz alarak tahmin eden bir model ortaya koymaktır. Bu değişiklikleryazılımdaki bir yenilik, bir algoritma değişikliği ve hatta bir hata ayıklama değişikliği olabilir.Bu tür değişikliklerin türünü formal ve nesnel bir bakış açısıyla analiz ederek, ve bunayazılımın hacimsel değişikliğini de katarak, yeni versiyondaki hata oranını doğru bir şekildetahmin edebilmeyi amaçlıyoruz.Bu araştırmada önerilen modeli kullanarak, yazılım hayat döngüsündeki test sürecinikısaltabilmek ve harcanan eforu azaltabilmek mümkündür. Buna ek olarak, yeni bir yazılımsürümünün sağlamlığını saptamak bu model sayesinde olasıdır. Bu model, aynı zamanda biryazılım ürününe katılan yeniliklerin, hata ayıklama değişiklikleri gibi değişiklik türlerininhata oluşturma ihtimallerine olan katkısını ayrı ayrı anlamaya yardımcı olmaktadır.

Özet (Çeviri)

Software lifecycle is becoming more human-independent with the help of newmethodologies and tools. Many of the research in this field focus on defect reduction, defectidentification and defect prediction. Defect prediction is a relatively new research area usingvarious methods from artificial intelligence to data mining. Currently, software engineeringliterature still does not have a complete defect prediction solution for new versions of asoftware product.In this research our aim is to propose a model for predicting the number of defects in anew version of a software product relative to the previous version by considering the changes.These changes might be introduced as a new feature or a change of algorithm or even as aform of a bug fix. Analyzing the types of changes in an objective and formal manner andconsidering the lines of code change, we aim to predict the new defects introduced into thenew version.Using such a proposed model will benefit to a more focused testing phase which willdecrease the overall effort and cost. Also, this method can help to determine the stability of asoftware version before publishing the product. The method also helps us to understand theindividual effect of a feature, bug fix or change in terms of probability of a new defectintroduction.

Benzer Tezler

  1. A new method for software defect prediction based on optimized machine learning techniques

    Optimize edilmiş makine öğrenim tekniklerine dayalı yazılım kusurlarını öngörmek için yeni bir yöntem

    SHAHO ISMAEL HASSEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ YAZICI

    PROF. DR. ALOK MISHRA

  2. A decision analysis approach for selecting software defect prediction method in the early phases

    Erken aşamalarda yazılım hata tahmin yöntemi seçimi için bir karar analizi yaklaşımı

    RANA ÖZAKINCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYÇA KOLUKISA

  3. A dataset quality enhancement method for fine-grained just-in-time software defect prediction models

    İnce taneli tam zamanında yazılım hata tahmin modelleri için veri kalitesi iyileştirme yöntemi

    İREM FİDANDAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  4. A method for product defectiveness prediction with process enactment data in a small software organization

    Küçük bir kurumda ürün hatalılık tahmini için süreç işletme verisinin kullanıldığı bir metot

    DAMLA SİVRİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    DR. AYÇA TARHAN

    PROF. DR. ONUR DEMİRÖRS

  5. Tekrar eden veri analizini kullanarak yazılım geliştirme için iyileştirilmiş hata tahmini

    A new improved defect prediction framework for software development using repeated data analysis

    MUHAMMED MARUF ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ZENGİN