Luận văn: Cải Tiến Việc Thực Thi Dò Tìm Những Báo Cáo Lỗi Trùng Nhau Sử Dụng Thông Tin Centroid Class Mở Rộng

Cải Tiến Việc Thực Thi Dò Tìm Những Báo Cáo Lỗi Trùng Nhau Sử Dụng Thông Tin Centroid Class Mở Rộng

Tác giả: ThS. Nhan Minh Phúc

Lĩnh vực: Khoa Kỹ thuật và Công nghệ

Nội dung tài liệu:
Đề tài nghiên cứu tập trung vào việc cải tiến phương pháp dò tìm các báo cáo lỗi trùng nhau trong các kho phần mềm mã nguồn mở. Vấn đề báo cáo lỗi trùng nhau gây tốn kém thời gian và chi phí trong bảo trì phần mềm. Nghiên cứu này đề xuất phương pháp sử dụng thông tin centroid class mở rộng (ECCI), một phương pháp được cải tiến từ phương pháp trước đó, có xem xét đến tác động của cả hai lớp inner và inter. Phương pháp ECCI còn cải tiến việc sử dụng normalized cosine thành denormalized cosine để xác định sự tương đồng giữa các báo cáo lỗi. Hiệu quả của phương pháp được kiểm chứng thông qua thực nghiệm trên ba dự án mã nguồn mở là SVN, Argo UML và Apache, cho thấy kết quả dò tìm tốt hơn các phương pháp khác khoảng 10%.

Mục lục chi tiết:

LỜI CẢM ƠN

PHẦN MỞ ĐẦU

• Tính cấp thiết của đề tài
• Tổng quan nghiên cứu
• Tình hình nghiên cứu trong nước
• Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• Mục tiêu
• Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu
• Đối tượng, địa điểm và thời gian nghiên cứu

CHƯƠNG 1: QUY TRÌNH XỬ LÝ LỖI VÀ RÚT TRÍCH ĐẶC ĐIỂM TỪ FILE BÁO CÁO LỖI

• Quy trình xử lý báo cáo lỗi
• Vấn đề dò tìm lỗi trùng nhau

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP DÒ TÌM BÁO CÁO LỖI

• Phương pháp dò tìm lỗi trùng nhau
• Tổng quan về xử lý dò tìm lỗi
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Tính trọng lượng đặc điểm lớp trong báo cáo lỗi
• Centroids và ECCI centroids

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

• Môi trường thực nghiệm
• Những nhân tố tác động đến phương pháp ECCI
• Trọng lượng đặc điểm lớp
• Tham số b
• Denormalized cosine measure
• So sánh phương pháp ECCI với các phương pháp khác

PHẦN KẾT LUẬN

• Kết quả đề tài và thảo luận
• Kiến nghị

TÀI LIỆU THAM KHẢO