| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Identifikacija pomanjkljive kode na osnovi mejnih vrednosti programskih metrik
Avtorji:ID Beranič, Tina (Avtor)
ID Heričko, Marjan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf DOK_Beranic_Tina_2018.pdf (8,61 MB)
MD5: FF49F41A589D065536B443C85AAB19C7
PID: 20.500.12556/dkum/80eafdef-ff15-4283-b547-2794e2c59907
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorsko delo/naloga
Tipologija:2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis: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.
Ključne besede:kakovost programske opreme, pomanjkljive programske entitete, metrike programske opreme, primerjalni podatki, porazdelitev metričnih vrednosti, primerjava mejnih vrednosti, strokovna presoja
Kraj izida:Maribor
Založnik:[T. Beranič]
Leto izida:2018
PID:20.500.12556/DKUM-72643 Novo okno
UDK:004.4\'2:004.415.4(043.3)
COBISS.SI-ID:22002198 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:AONI001D
Datum objave v DKUM:03.01.2019
Število ogledov:9493
Število prenosov:262
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:11.10.2018

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Identification of deficient code based on software metric thresholds
Opis:An important part of software quality assurance is detecting and managing existing code smells within software. Code smells can be detected with exceeding threshold values of selected software metrics. To provide proper identification, it is important to calculate thresholds in a reliable and representative way, using an appropriate approach. Based on a systematic literature review and a comparison of existing approaches, we used an approach that depends on a statistical analysis of benchmark data, which resulted in different risk areas for nine selected software metrics. They were identified for four object-oriented programming languages and an analysis showed that threshold values are not language independent. Using the derived threshold values, code smell identification was carried out. To increase the reliability of the identification, we combined selected software metrics into five categories that evaluate different aspects of object-oriented software. The proposed approach is based on applying the majority function on a combination of software metrics. An empirical analysis has shown that the combination of categories and consequently, the consideration of more software metrics in the assessment process, can significantly reduce the number of potentially deficient entities. Also, the reliability of code smell detection is increased. To validate the identification of code smells, a study of expert judgment was performed which confirmed the correctness and reliability of the conducted identification.
Ključne besede:software quality, deficient program entities, software metrics, benchmark data, distribution of metric values, threshold comparison, expert judgment


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici