Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů
but.committee | doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (předseda) prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (místopředseda) Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc. (člen) | cs |
but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře B. Otázky u obhajoby: Vysvětlete blíže, proč bylo problematické lépe zpracovat dostupná data v projektu GDB Binutils a rozčlenit je podle jednotlivých podprojektů. Vysvětlete podrobněji, co je důvodem narůstající složitosti importu dat do systému ResultCloud (obr. 6.1). | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Informační technologie | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Šimková, Hana | cs |
dc.contributor.author | Matys, Filip | cs |
dc.contributor.referee | Vojnar, Tomáš | cs |
dc.date.accessioned | 2019-04-04T04:12:58Z | |
dc.date.available | 2019-04-04T04:12:58Z | |
dc.date.created | 2016 | cs |
dc.description.abstract | Softwarové projekty prochází jak obdobím údržby, tak v případě open source i náročným neřízeným vývojem. Obě tyto fáze jsou náchylné k regresím, tedy chybám vedoucím k degradaci již fungujících částí systému. Z tohoto důvodu je systém podrobován testováním v podobě testovacích sad, což je v mnoha případech časově velmi náročné. Z tohoto důvodu vznikají prediktory, které jsou schopny na základě změn kódu a historie testování odhadnout, kdy k takovým regresím může dojít, pomocí čehož pak lze testování soustředit na tato místa. Tyto prediktory jsou však často postaveny na metrikách kódu, které jsou čistě statické a neřeší sémantiku daného jazyka. Účelem této diplomové práce je vytvořit prediktor, který nebude spoléhat jen na tyto metriky, ale bude schopen analyzovat kód i ze sémantického pohledu. | cs |
dc.description.abstract | Software projects go through a phase of maintenance and, in case of open source projects, through hard development process. Both of these phases are prone to regressions, meaning previously working parts of system do not work anymore. To avoid this behavior, systems are being tested with long test suites, which can be sometimes time consuming. For this reason, prediction models are developed to predict software regressions using historical testing data and code changes, to detect changes that can most likely cause regression and focus testing on such parts of code. But, these predictors rely on static code analysis without deeper semantic understanding of the code. Purpose of this master thesis is to create predictor, that relies not only on static code analysis, but provides decisions based on code semantics as well. | en |
dc.description.mark | B | cs |
dc.identifier.citation | MATYS, F. Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016. | cs |
dc.identifier.other | 96452 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/61940 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | dolování dat | cs |
dc.subject | softwarová regrese | cs |
dc.subject | klasifikace | cs |
dc.subject | testování | cs |
dc.subject | předpověď | cs |
dc.subject | historie | cs |
dc.subject | data mining | en |
dc.subject | software regression | en |
dc.subject | classification | en |
dc.subject | testing | en |
dc.subject | prediction | en |
dc.subject | history | en |
dc.title | Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů | cs |
dc.title.alternative | Bug Prediction Using Data Mining of Test Result History | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2016-06-23 | cs |
dcterms.modified | 2020-05-10-16:12:34 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 96452 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2021.11.12 20:13:58 | en |
sync.item.modts | 2021.11.12 19:02:44 | en |
thesis.discipline | Informační systémy | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 4 of 4
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 1.7 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Vedouci prace-18604_v.pdf
- Size:
- 86.03 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Vedouci prace-18604_v.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Oponent prace-18604_o.pdf
- Size:
- 89.64 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Oponent prace-18604_o.pdf
Loading...
- Name:
- review_96452.html
- Size:
- 1.47 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- review_96452.html