1. Razvoj vtičnika za podporo strojnemu učenju v programu JamoviMaruša Konečnik, 2020, undergraduate thesis Abstract: Glavni cilj diplomskega dela je bil razvoj vtičnika za program za statistično analizo Jamovi. Poleg tega smo v diplomskem delu predstavili osnove strojnega učenja, z njim povezane metrike ocenjevanja ter opisali in primerjali nekaj programov za statistično analizo. Vtičnik omogoča podporo strojnemu učenju za različne algoritme. Osredotočili smo se na algoritma odločitvenega drevesa enojno odločitveno drevo ter naključni gozd Omogočena je tudi primerjava rezultatov več algoritmov. V praktičnem delu diplomske naloge smo razvili delujoč vtičnik, v teoretičnem delu pa smo zapisali osnovna navodila za razvoj vtičnika za Jamovi ter opisali funkcionalnosti ter uporabo nastalega vtičnika.
Keywords: strojno učenje, statistična analiza, Jamovi, metrike ocenjevanja, vtičnik
Published: 04.11.2020; Views: 153; Downloads: 35
 Full text (2,45 MB) |
2. Izdelava spletnega mesta za umetnika v sistemu WordPressMaja Pučko, 2019, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu je predstavljena izdelava spletnega mesta za umetnika v WordPress sistemu. Osrednji področji sta izdelava spletnega mesta ter pregled in analiza vtičnikov . Temo smo si izbrali zato, ker nas objavljanje umetnin na socialnih omrežjih omejuje in smo si želeli večji nadzor nad spletno trgovino in spletno galerijo. Preden smo začeli z izdelavo spletnega mesta smo izbrali najustreznejša vtičnika za trgovino in galerijo s pomočjo testiranja in primerjanja glede na definirane zahteve. Spletno mesto smo nato namestili, mu izbrali temo, dodali personalizirane elemente, namestili vtičnike in vnesli vsebine. Na koncu smo izvedli analizo metrik uspešnosti v Google Analitiki.
Keywords: WordPress, spletno mesto, spletna galerija, spletna trgovina, metrike uspešnosti
Published: 22.11.2019; Views: 307; Downloads: 45
Full text (2,27 MB) |
3. Identifikacija in analiza pomanjkljive kode v spletnih rešitvahTjaša Heričko, 2019, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo raziskali področje pomanjkljive kode v spletnih rešitvah, ki temeljijo na programskem jeziku JavaScript. Izvedli smo sistematični pregled literature, s katerim smo raziskali programske metrike in orodja, ki se uporabljajo za identifikacijo pomanjkljive kode. Analizirali in izbrali smo primerna orodja za pridobivanje vrednosti programskih metrik. Za petindvajset odprtokodnih spletnih rešitev, razvitih v programskem jeziku JavaScript, smo z izbranimi orodji ESLint, JSHint in SonarJS pridobili metrične vrednosti in jih medsebojno primerjali. Empirični podatki, pridobljeni z analizo izbranih spletnih rešitev, nakazujejo na precejšnja odstopanja in razlike v rezultatih ob uporabi različnih orodij.
Keywords: programska oprema, spletne rešitve, pomanjkljiva koda, programske metrike, JavaScript
Published: 13.11.2019; Views: 390; Downloads: 155
Full text (2,27 MB) |
4. Deduplication of metadataMartin Chuchurski, 2019, undergraduate thesis Abstract: Duplicates are redundant data that increases the storage space needed as well as the serving cost. They also have a big impact on the search result quality of the database. Therefore, detecting and eliminating redundant data is crucial in restoring and maintaining the quality of the data stored as well as the database itself. Different methods have been used to detect duplicates. The most widely used are pattern matching algorithms, more precisely phonetic string matching algorithms. There is a wide variety of algorithms to choose from and we opted for the algorithms that best suited our needs. Jaccard, Jaro, Jaro-Winkler and Levenshtein distance algorithms were used in the development of our deduplication application. They were joined together to create a new hybrid approach for detecting duplicates in a metadata database. In a real database, the application showed promising results while maintaining relatively fast speeds and fairly small memory consumption.
Keywords: deduplikacija, metapodatki, besedilne metrike podobnosti, duplikat
Published: 08.11.2019; Views: 241; Downloads: 25
Full text (848,73 KB) |
5. Identifikacija pomanjkljive kode na osnovi mejnih vrednosti programskih metrikTina Beranič, 2018, doctoral dissertation Abstract: Programske metrike so pomemben element procesov zagotavljanja in kontrole kakovosti programskih rešitev. Za njihovo učinkovito uporabo potrebujemo mejne vrednosti, s katerimi lahko med drugim zaznamo tudi pomanjkljivo kodo. Da identificiramo resnično pomanjkljive programske entitete, je potrebno mejne vrednosti programskih metrik določiti na reprezentativen in zanesljiv način.
Na osnovi sistematičnega pregleda literature ter primerjave obstoječih pristopov določanja mejnih vrednosti smo izbrano metodo izračuna, ki temelji na statistični analizi in primerjalnih podatkih, nadgradili in uporabili nad 400 projekti v štirih objektnih programskih jezikih. Za devet izbranih metrik smo analizirali sistematično pridobljene mejne vrednosti ter ugotovili, da so odvisne od programskega jezika.
Pridobljene mejne vrednosti so osnova v disertaciji predlaganega pristopa k identifikaciji pomanjkljive programske kode. Pristop temelji na kombinaciji programskih metrik, pri čemer je kakovost obravnavanih programskih entitet ovrednotena z uporabo funkcije večine. Z uporabo predlaganega pristopa se število potencialno pomanjkljivih entitet bistveno omeji, zmanjša pa se tudi število lažno pozitivnih rezultatov.
Validacijo rezultatov identifikacije smo izvedli s pomočjo potrditvene študije, v sklopu katere je sodelovalo 43 ocenjevalcev, ki so z razvitim orodjem za sodelovanje in podporo presojam ovrednotili 131 entitet v treh različnih programskih jezikih. Strokovne presoje potrjujejo zanesljivost vrednotenja kakovosti razredov na osnovi predlaganega pristopa tako glede natančnosti kot točnosti izvedene identifikacije pomanjkljive programske kode.
Keywords: kakovost programske opreme, pomanjkljive programske entitete, metrike programske opreme, primerjalni podatki, porazdelitev metričnih vrednosti, primerjava mejnih vrednosti, strokovna presoja
Published: 03.01.2019; Views: 743; Downloads: 145
Full text (8,61 MB) |
6. |
7. Uporaba programskih metrik za napovedovanje težavnosti vzdrževanja kodeAljaž Heričko, 2017, master's thesis Abstract: Vzdrževanje je eno izmed najdražjih opravil v procesu razvoja programske opreme, po nekaterih študijah lahko predstavlja celo več kot polovico vseh stroškov projekta. V magistrskem delu smo opravili sistematičen pregled literature in raziskali metrike, ki se pogosto uporabljajo za oceno težavnosti vzdrževanja kode s pomočjo indeksa vzdrževalnosti. Analizirali in izbrali smo primerna orodja za pridobivanje metričnih vrednosti, potrebnih za izračun metrik vzdrževalnosti. Za štirideset odprtokodnih javanskih projektov smo izračunali vrednosti petih različic indeksa vzdrževalnosti in jih medsebojno primerjali. Skušali smo ugotoviti, katera izmed njih daje najboljši rezultat za napovedovanje na podlagi težavnosti izračuna ter doseganja primerljivih rezultatov s predhodno validiranim originalnim indeksom vzdrževalnosti. Ugotovili smo, da metrika, ki za delovanje potrebuje zgolj število vrstic, daje primerljive rezultate kot bistveno kompleksnejše metrike.
Keywords: programska oprema, kakovost, vzdrževalnost, metrike, indeks vzdrževalnosti
Published: 24.10.2017; Views: 620; Downloads: 97
Full text (2,93 MB) |
8. Ogrodje za merjenje in primerjavo učinkovitosti programovElmedin Dedić, 2017, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu se opisuje pojem kakovosti programske opreme in pogled nanjo z različnih zornih kotov. Zajeto je področje učinkovitosti programske opreme in metrik za merjenje učinkovitosti programske opreme. Pri praktičnem delu je bila na podlagi pridobljenega znanja iz programskega jezika C# in razvojnega okolja Visual Studio 2015 izdelana spletna aplikacija, ogrodje za merjenje in primerjavo učinkovitosti programov, ki uporabniku omogoča merjenje časa izvajanja, števila vrstic kode in zasedenosti pomnilnika programov, zapisanih v programskem jeziku C#, C++ ali Java. Aplikacija je bila načrtovana in izdelana po izbranem modelu za razvoj programske opreme.
Keywords: kakovost programske opreme, učinkovitost programske opreme, metrike, merjenje učinkovitosti
Published: 09.10.2017; Views: 441; Downloads: 73
Full text (3,41 MB) |
9. Uporaba programskih metrik za vrednotenje kakovosti projektov PythonRobert Malačič, 2016, master's thesis Abstract: Programske metrike so ključne za doseganje želene kakovosti programskih in informacijskih sistemov ter identifikacijo komponent, ki jih je potrebno preoblikovati in izboljšati. V magistrskem delu smo raziskali, ali lahko uveljavljene objektno orientirane programske metrike uporabimo tudi v projektih Python. S pomočjo pregleda literature in analize orodij za zbiranje metričnih vrednosti smo identificirali metrike, primerne za vrednotenje kakovosti programskih rešitev, razvitih v jeziku Python. V empiričnem delu raziskave smo izbrane metrike uporabili pri analizi programske kode enainštiridesetih projektov Python. Ugotovili smo, da lahko na osnovi objektno orientiranih metrik kot so npr. WMC, DIT, RFC, NOC, kot tudi nekaterih klasičnih metrik, kot je ciklomatična kompleksnost vrednotimo in primerjamo kakovost posameznih projektov, kot tudi identificiramo slabo oblikovane razrede. Dodatno smo ugotovili, da lahko koncept tehničnega dolga uporabimo tudi za projekte Python.
Keywords: informacijski sistemi, programska oprema, Python, kakovost, metrike, tehnični dolg
Published: 13.01.2017; Views: 813; Downloads: 134
Full text (4,00 MB) |
10. |
