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
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM