Geri Dön

Web uygulamalarında alana özgü metrikler ile hataya yatkınlık tahmini

Prediction of defect proneness in web applications by domain-specific metrics

  1. Tez No: 495254
  2. Yazar: MEHMET SERDAR BİÇER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BANU DİRİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Bilgisayarın ilk yapılışı bilimsel ve askeri amaçlar ile olmuştur. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte bilgisayarların boyutları küçülmeye başladıkça kullanımları yaygınlaşmıştır ve başta ticari uygulamalar olmak üzere farklı alanlar için kullanılmaya başlanmıştır. Farklı programlama dilleri ortaya çıkmaya başladı. Yazılım projelerindeki karmaşıklığı yönetebilmek için yazılım mühendisliği kavramının ortaya atılması ile birlikte yazılımcıların hayatını kolaylaştırmak için farklı yöntemler üretilmeye başlandı. Yazılımın hataya yatkınlığının tahmini de bu yöntemlerden biridir. Her yazılım ürünü için kullanıma açılmadan önce test sürecinden geçmesi bir zorunluluktur. Ancak, yazılım geliştirme sürecinin her aşamasında olduğu gibi test aşamasında da kaynakların verimli bir şekilde kullanılabilmesi için planlama yapılması gerekmektedir. Test sürecinin düzgün bir şekilde planlanması için kaynakların aktarılacağı bölümlerin belirlenmesi gerekmektedir. Hataya yatkınlık tahmini yöntemleri proje yöneticileri tarafından, kısıtlı olan kaynakları test aşamasında verimli bir şekilde dağıtmak için kullanılmaktadır. Bu yöntemler yazılım testinde görev yapan kişilere test senaryolarının ne şekilde üretetileceğine ve organize edileceğine karar vermelerine yardımcı olmaktadır. Hatalı modüllerin doğru tahmin edilmesi yazılım testinin masrafını azaltmaktadır ve proje yöneticileri kısıtlı kaynaklarını işlere atama konusunda daha rahat hareket edebilmektedir. Hataya yatkınlık tahmini, yazılım mühendisliğinde son 10 yılın en aktif araştırma konularından biri olmakla birlikte, son yıllardaki çalışmalarda tahmin modellerinin başarılarının doyum noktasına ulaştığı gösterilmiştir. Tahmin modellerinin performansını arttırmak için genel kanı kullanılan algoritmalardan ziyade veri kümelerinin iyileştirilmesi gerektiği yönündedir. Şimdiye kadar yapılan araştırmalarda veri kümelerinin iyileştirilmeye çalışılması için uygulama türüne özel veri çıkarımı gerçekleştirilmediğini fark ettik. Bu noktadan hareketle web uygulamaları alanını seçerek, bu türdeki açık kaynaklı uygulamalardan özel metrik kümeleri çıkardık. Deneylerimiz sonucunda alana özel çıkarılan metriklerin hataya yatkınlık tahmini modellerinin performansını arttırmaya yardımcı olduğunu gözlemledik.

Özet (Çeviri)

Invention of the computer was for scientific and military purposes. As the size of computers began to shrink with the improvement in the technology, their use became widespread and they started to be used for different fields, mainly commercial applications. Different programming languages have begun to emerge. With the introduction of the concept of software engineering to manage complexity in software projects, different methods have begun to be developed to facilitate the software development process. Software defect prediction is one of these methods. Each software product has to pass through the testing process before the product is released. However, as in all stages of the software development process, it is necessary to plan for the resources to be used effectively in the test phase. In order to properly plan the testing process, it is necessary to determine the sections to which the resources are to be transferred. Software defect proneness prediction techniques are used by project managers to efficiently allocate their precious resources in testing phase. These techniques give software testers some insight to decide how to create and organise test cases. Accurate prediction of defect prone modules can reduce the cost of software testing and allow project managers to act more confidently in assigning their resources. Predicting defect prone modules in software projects has been one of the most active research topics in software engineering in the last decade, and in recent years studies have shown that prediction models reached a ceiling effect. In order to improve the performance of the prediction models, the general consensus is that focus should be based on improving the datasets rather than algorithms used. We have noticed that, to this date, researchers have not benefited from domain-specific data. From this point, we choosed the web applications domain and extracted custom metric sets from some open source web applications. As a result of our experiments, we found that domain specific metrics helped us to improve the performance of software defect proneness prediction models.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Mariot: an authoring framework for creating iot applications with mobile augmented reality

    Marıot: mobil artırılmış gerçeklik ile nesnelerin interneti uygulamaları üretmek için bir yapılandırma çerçevesi

    MERAL KUYUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Fatih Projesi uygulamalarında gözlem ve örnek olay kütüphanesi kullanılmasının öğretmen adaylarının TPAB ve öğretmen öz yeterliklerine etkisi

    Effect of using observation and case-study library in Fatih project applications on pre-service teachers' TPACK and teacher self-efficacy

    İSMAİL ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLIHAN SABAN

  4. Virtual and augmented reality based interfaces for choreography generation

    Koregrafi üretimi için sanal ve artırılmış gerçeklik tabanlı arayüzler

    TAFADZWA JOSEPH DUBE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  5. Yazılım geliştirmede ürün hattı mühendisliği yaklaşımı kullanımı

    Using software product line engineering approach for software development

    RECEP ATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ