Software defect prediction using call graph based ranking (CGBR) framework
Çağrı grafiklerine dayalı sıralama çerçevesini kullanarak yazılım hata kestirimi
- Tez No: 232642
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. AYŞE BAŞAR BENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yazılım geliştirme endüstrisinde yüksek hata oranları geliştirme maliyetlerini ve hizmetleri yükseltmektedir, bu da müşteri memnuniyetsizliği ile sonuçlanmaktadır. Test süreci yazılım geliştirme safhalarından en kritik ve maliyetli olanıdır. Şirketler test için maliyetli araştırmalar yapmaktadır fakat hala yeterli bir seviyedeki test kapsamına ulaşamamışlardır. Bu sebepten dolayı yazılım mühendisleri ön test aşamasında hataları yakalamak için zeki modeller arayışındadır. Bu çalışmada biz önceki versiyon hataları, statik kod özellikleri ve çağrı grafiklerini kullanarak öğrenme temeline dayanan hata yakalama modeli kurmaya odakladık.Bu tezde motivasyonumuz, kodun mimari yapısını daha iyi anlayabilmek için statik kod özelliklerinin bilgisini arttırmaktır. Hata yakalama modeli için önerdiğimiz çatı, çağrı grafiklerine dayalı sıralama metodolojisidir. Bu araştırmada modül ilişkisinin ve yapısının kodun hata eğilimli olmasında önemli bir rol oynayıp oynamadığını araştırdık. Önerdiğimiz çatı modelinde modül ilişkilerini dikkate aldık ve çağrı grafiklerini kodu modülden modüle izlemek için kullandık. PageRank algoritmasını çağrı grafiklerine dayalı sıralama algoritmasını oluşturmak için kullandık. Çağrı grafiklerine dayalı sıralama algoritmasından ürettiğimiz değerleri statik kod özellikleriyle çarptık.Sonuçta oluşan yeni çerçeve statik kod özelliklerine dayanan tüm hata yakalama modellerinde kullanılabilir. Bu çerçeve ile yazılım geliştiriciler daha az test maliyetleriyle hata yakalayarak yazılımlarının kalitesini arttırabilirler.
Özet (Çeviri)
In software development industry high defect rates increase the cost of development and maintenance, which ends in customer dissatisfaction. Testing is among the most critical and costly phases in software development. The companies make costly investments in testing; still they cannot reach an adequate level of test coverage. Due to this software engineers are in search for intelligent models, which would predict defects at pre-testing point. In this research we focus on building a learning-based defect prediction model based on pre-release defects, static code attributes and call graphs.In our research the motivation is to increase the information content of static code attributes through a better understanding of the architectural structure of the code. Our proposed framework for defect prediction model is a call graph based ranking methodology. We search through whether module interaction and structure play an important role in defect proneness of a given code. In our proposed framework module interaction is taken into consideration and call graphs are used to trace the code module by module. PageRank algorithm is utilized in constructing our call graph-based ranking algorithm. We adjust the values produced from call graph-based ranking algorithms with static code attributes.The resulting framework can be applied to any defect prediction model based on static code attributes. This framework will help software developers increase the quality of their products by catching defects with lower test costs.
Benzer Tezler
- Lityum iyon bataryalarda parça ömür kestirimi
Calculating remaining useful life of lithium-ion batteries
FERHAT MAÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- Improving the performance of software defect predictors with internal and external information sources
Dahili ve harici bilgi kaynakları ile yazılım hata tahmini performansının iyileştirilmesi
BURAK TURHAN
Doktora
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AYŞE BAŞAR BENER
- Eksenel gerilme, eğilme ve burulma yüklerine maruz katı silindirik yapılarda dönmüş yüzey çatlaklarının karışık mod kırılma analizleri
Mixed mode fracture analyses of deflected surface cracks in solid cylindrical structures under tension, bending and torsion loads
ÇAĞATAY ORHUN ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN AYHAN
- Bilgisayar yardımıyla süper alaşım malzeme verileri ve tasarım kriterleri kütüphanesi oluşturulması
Başlık çevirisi yok
M.ÇAĞLAYAN TAŞÇIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRKOL
- Scalable vulnerability triage using multi-agent ai systems and automated cvss assessment
Çok etmenli yapay zeka sistemleri kullanılarak ölçeklenebilir zafiyet onay süreci ve otomatik cvss değerlendirmesi
NOVRUZ AMİROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR