ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Severity Prediction of Software Bug Reports

العنوان بلغة أخرى: التنبؤ بمدى خطورة تقارير الأخطاء للبرمجيات
المؤلف الرئيسي: Al Shdaifat, Dua`a Ahmad Helael (Author)
مؤلفين آخرين: Otoom, Ahmed Fawzi (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: الزرقاء
الصفحات: 1 - 68
رقم MD: 818050
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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

20

حفظ في:
المستخلص: أنشطة الصيانة هي عنصر أساسي في بناء البرمجيات كما أنها تأخذ الكثير من الجهد والتكلفة في دورة حياة تطوير البرمجيات. يوجد هناك عامل أساسي للتقليل من الجهد والتكلفة في دورة حياة البرمجيات ألا وهو تحسين عملية إصلاح الأخطاء في البرمجيات. هناك مشكلتان بحثيتان تتعلقان بهذا الموضوع هما: التنبؤ بمدى خطورة تقارير الأخطاء والتنبؤ بأنواع التقارير. في هذه الأطروحة نستهدف مشكلة تحديد شدة ونوع الخطأ في تقارير الأخطاء. هدفنا الرئيسي هو تطوير نظام ذكي قادر على التنبؤ بشدة ونوع تقارير الأخطاء للبرمجيات. لهذا الغرض قمنا ببناء مجموعتان من البيانات تعتمدان على تقارير الأخطاء من المصادر المفتوحة وتحتوي هذه المجموعات على خصائص فعالة من أجل المساعدة في عملية التنبؤ. لقد قمنا بدمج مجموعة البيانات مع مجموعة خوارزميات قوية للمساعدة في التنبؤ بشدة ونوع التقرير. وعلاوة على ذلك تم دمج الخوارزميات المقترحة في خوارزمية تعزيز لتحسين الأداء. نتائج التنبؤ بشدة التقرير أظهرت فعالية التقنية المقترحة مع دقة أداء في التصنيف تصل حوالي 67% مع خوارزمية التعزيز باستخدام اختبار التحقق من الصحة. في المقابل وبالنسبة لنتائج التنبؤ بنوع التقرير كانت النتيجة حوالي 91% مع خوارزمية التعزيز باستخدام اختبار التحقق من الصحة. هذه النتائج مشجعة وتثبت فعالية الطريقة المقترحة.

عناصر مشابهة