Bibliography | Hermann, Matthias: Einsatz von Machine-Learning-Methoden zur adaptiven Darstellung von Software-Metriken. University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 28 (2017). 99 pages, german.
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CR-Schema | D.2.8 (Software Engineering Metrics) D.2.10 (Software Engineering Design) G.1.6 (Numerical Analysis Optimization) I.2.6 (Artificial Intelligence Learning)
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Abstract | Auf manchen SonarQube-Instanzen wird die verfügbare Fläche der Webseite nicht effizient genutzt und große Teile der Seite enthalten Leerflächen. Damit diese Flächen genutzt werden können, um genau die Informationen darzustellen, weswegen der Benutzer die Webseite aufgerufen hat, wurde im Rahmen dieser Arbeit mit DeepSonar eine adaptive Benutzeroberfläche für die Codeanalyse-Plattform SonarQube entwickelt. Diese erlernt mittels Machine-Learning die für den aktuellen Benutzer und Nutzungskontext relevantesten Informationen, d. h. die aus einer Programmcodeanalyse resultierenden Software-Metriken. Anhand der Ergebnisse des Machine-Learnings wird die Weboberfläche von SonarQube angepasst, sodass diese Metriken in der davor ungenutzten Fläche auf der Startseite angezeigt werden.
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Full text and other links | PDF (2115611 Bytes)
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Department(s) | University of Stuttgart, Institute of Software Technology, Software Engineering
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Superviser(s) | Wagner, Prof. Stefan; Gebhart, Dr. Michael; Ramadani, Jasmin |
Entry date | September 28, 2018 |
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