Název:
Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů
Překlad názvu:
Bug Prediction Using Data Mining of Test Result History
Autoři:
Matys, Filip ; Vojnar, Tomáš (oponent) ; Šimková, Hana (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2016
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Softwarové projekty prochází jak obdobím údržby, tak v případě open source i náročným neřízeným vývojem. Obě tyto fáze jsou náchylné k regresím, tedy chybám vedoucím k degradaci již fungujících částí systému. Z tohoto důvodu je systém podrobován testováním v podobě testovacích sad, což je v mnoha případech časově velmi náročné. Z tohoto důvodu vznikají prediktory, které jsou schopny na základě změn kódu a historie testování odhadnout, kdy k takovým regresím může dojít, pomocí čehož pak lze testování soustředit na tato místa. Tyto prediktory jsou však často postaveny na metrikách kódu, které jsou čistě statické a neřeší sémantiku daného jazyka. Účelem této diplomové práce je vytvořit prediktor, který nebude spoléhat jen na tyto metriky, ale bude schopen analyzovat kód i ze sémantického pohledu.
Software projects go through a phase of maintenance and, in case of open source projects, through hard development process. Both of these phases are prone to regressions, meaning previously working parts of system do not work anymore. To avoid this behavior, systems are being tested with long test suites, which can be sometimes time consuming. For this reason, prediction models are developed to predict software regressions using historical testing data and code changes, to detect changes that can most likely cause regression and focus testing on such parts of code. But, these predictors rely on static code analysis without deeper semantic understanding of the code. Purpose of this master thesis is to create predictor, that relies not only on static code analysis, but provides decisions based on code semantics as well.
Klíčová slova:
dolování dat; historie; klasifikace; předpověď; softwarová regrese; testování; classification; data mining; history; prediction; software regression; testing
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/61940