Visualizing Software Bug Reports
| العنوان بلغة أخرى: |
تمثيل تقارير أخطاء البرمجيات |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | السفرية، صباح سمير أحمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | العتوم، أحمد فوزي علي (مشرف), حماد، معن محمد مصطفى (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| موقع: | الزرقاء |
| الصفحات: | 1 - 67 |
| رقم MD: | 1250856 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الهاشمية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
17
| المستخلص: |
توفر تقارير أخطاء البرامج معلومات مفيدة للمطورين وموظفي الصيانة حول المشكلات التي تحتاج إلى حل. يساهم فهم تقارير الأخطاء بشكل كبير في توفير الوقت والجهد في أنشطة التطوير والصيانة. يزيد عدد تقارير الأخطاء بمرور الوقت. يصبح استكشاف وتحليل الكميات الكبيرة من تقارير الأخطاء أمرا صعبا بشكل متزايد. يحتوي كل تقرير خطأ على حقول مختلفة وطلبات بيانات مثل (مدون الخطأ، والمنتج، والإصدار، والمكون، والنظام الأساسي، ونظام التشغيل، والأولوية، والخطورة، والحالة، والتعيين إلى، وعنوان URL، والملخص، والوصف) وحقول أخرى. يهدف البحث المقترح إلى تصور تاريخ تقارير الأخطاء المخزنة في مستودعات الأخطاء خاصة في Bugzilla. الهدف هو مساعدة المطورين على اكتساب فهم أفضل وسريع من أجل اتخاذ قرارات أفضل حول تطور نظام البرمجيات. تمثل التصورات المقترحة معلومات مختلفة حول تقارير الأخطاء عبر طرق عرض مختلفة. التصورات سهلة الفهم والتحليل. وبالتالي تمكن مهندسي البرمجيات من فهم تاريخ تقارير الأخطاء المخزنة في مستودعات الأخطاء. يقترح أيضا إطار عمل لإنشاء التصورات المقترحة تلقائيا. يولد الإطار طرق عرض مختلفة ويوفر تفاعلات مفيدة مع الرسوم البيانية كتكبير. يتم تقديم دراسة حالة على مجموعات بيانات حقيقية من Bugzilla لتوضيح التصورات المقترحة وإظهار فائدتها. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Clustering Bug Reports to Support Software Corrective Maintenance
بواسطة: الزيودي، ربا خليل محمد منشور: (2018) -
A Multi-View Approach for Visualizing Bug Reports
بواسطة: صبيح، نور أشرف ضرار منشور: (2023) -
Severity Prediction of Software Bug Reports
بواسطة: Al Shdaifat, Dua`a Ahmad Helael منشور: (2016) -
Deep Learning Approach for Predicting the Severity Level of Bug Reports
بواسطة: الزيود، هالة محمد مسلم منشور: (2021) -
Duplicate Bug Reports Detection
بواسطة: غانم، ماريه عبدالسلام محمد توفيق منشور: (2022)
