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Predizione di difettosità nello sviluppo software attraverso machine learning = Defect prediction in software development via machine learning

Jacopo Nasi

Predizione di difettosità nello sviluppo software attraverso machine learning = Defect prediction in software development via machine learning.

Rel. Maurizio Morisio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2020

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Abstract:

Ogni giorno migliaia di commit vengono eseguiti, ognuno di loro contiene molte informazioni: file modificati, modifiche, commenti, registri di test e molto altro. Una strutturata e corretta gestione delle piattaforme di controllo sorgente permette l'estrazione di dati utili analizzabili utilizzando modelli statistici di intelligenza artificiale. Al fine di poter correttamente utilizzare questi dati sono necessari alcuni step preliminari: la prima fase riguarda l'analisi della struttura dati al fine di permettere l'estrazione di tutte le possibili informazioni, successivamente la pre-elaborazione per rimuovere informazioni di inutili e di disturbo, con i dati puliti è possibile procedere con l'estrazione di dati combinati, come la seniority degli sviluppatori, una lista di parole dei componenti modificati, la versione ed altre informazioni di carattere più matematico. L'ultima fase prevede la sostituzione dell'etichetta testuale relativa alla priorità con un valore numerico corrispondente al valor medio della distribuzione della durata di quella etichetta, questo valore prenderà il nome di severity. I dati verranno poi aggregati per settimana. Una volta generati i dati verranno utilizzati per allenare tre differenti modelli: foresta casuale, aumento di gradiente e rete neurale. L'allenamento sarà gestito in tre differenti modalità: la prima allena e predice utilizzando lo stesso filone di dati, la seconda, cross-version, prevede che il modello venga allenato su dati relativi ad alcune versione del progetto per poi effettuare la predizione sulle successive, la terza, cross-project, allena il modello con dati relativi ad un progetto per poi prevedere l'andamento di uno differente. Tutti le tipologie ottengono dei buoni risultati, il migliore è quello cross-project che riesce ad ottenere una precisione del 90% fino a quattro settimane e comunque maggiore del 70% fino a 20 settimane.

Relators: Maurizio Morisio
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 72
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING
Aziende collaboratrici: EIS SRL
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18666
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