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
|
Preview |
PDF (Tesi_di_laurea)
- Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (4MB) | Preview |
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
Relatori
Anno Accademico
Tipo di pubblicazione
Numero di pagine
Corso di laurea
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
URI
![]() |
Modifica (riservato agli operatori) |
