Diplomarbeit DIP-2017-01

Bibliograph.
Daten
Alakus, Deniz: Software Repositories Mining von Issue Tasks und Coupled File Changes.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Diplomarbeit Nr. 1 (2017).
64 Seiten, deutsch.
CR-Klassif.D.2.7 (Software Engineering Distribution, Maintenance, and Enhancement)
H.2.8 (Database Applications)
Kurzfassung

Immer mehr Softwareprojekte werden über Versionsverwaltungssysteme (VCS) wie CVS und Git verwaltet. Mit der Zeit häufen sich viele Daten in einem durch VCS verwalteten Software-Repository an. Bugtracker wie Bugzilla sind ebenfalls Software-Repositories, die zusammen mit ihrer zugehörigen Software wachsen, aber sie sind trotzdem getrennte Entitäten. SRM (Software Repository Mining) kann helfen, um aus diesen Daten nützliche Informationen zu gewinnen. In diesem Zusammenhang sind Coupled Changes [1] besonders interessant. Indem Data Mining, wie Frequent Pattern Mining, auf den Software-Repositories ausgeführt wird, können Dateien identifiziert werden, die oft miteinander geändert wurden. Diese Dateien stellen Coupled Changes dar und basieren auf der Software-Historie einer Software. Coupled Changes können unerfahrenen Entwicklern bei immer komplexer werdender Software helfen, ihre Wartungsaufgaben durchzuführen. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein auf Eclipse basierendes Tool erstellt werden, welches die „Maintenance Task Issues“ eines Software-Projekts anzeigen und Coupled Changes auf Basis der Issues extrahieren kann. Als Data Mining Algorithmen kommen der Frequent Itemset Mining Algorithmus FPGrowth und der Sequential Pattern Mining Algorithmus Prefixspan zum Einsatz.

Volltext und
andere Links
PDF (798270 Bytes)
Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Softwaretechnologie, Software Engineering
BetreuerWagner, Prof. Stefan; Ramadani, Jasmin
Eingabedatum3. Juli 2018
   Publ. Informatik