Спосіб виявлення неоптимального використання програмного коду мовою Kotlin
| dc.contributor.advisor | Щербина, Олександр Андрійович | |
| dc.contributor.author | Мурдза, Оксана Олегівна | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-25T23:29:36Z | |
| dc.date.available | 2020-12-25T23:29:36Z | |
| dc.date.issued | 2020-12 | |
| dc.description.abstracten | Actuality of theme. Today the field of software development is actively developing. Every day a huge number of lines of program code are created. Most often, when considering the source code of programs, you can find individual parts of the code, which in one way or another stand out against the general background of the data set. Such examples of atypical code in this work are called code anomalies or suboptimal use of code. Kotlin is a fairly young programming language with a fast-growing user community and a large ecosystem of various open source projects. The developers have been conducting research on the search for code anomalies in Kotlin programs for more than a year. Due to the urgency of solving this problem, the paper proposes to expand existing solutions and create a system for detecting new fragments of suboptimal code. The purpose of the work is improving the efficiency of the code anomaly detection system by expanding the list of functions and identifying new classes of code examples that stand out for their non-standard content in Kotlin programs. The object of the study is the methods of vectorization, tokenization for code splitting and collection of statistical analysis of suboptimal use of program code (anomalies). The subject of the research is systems for searching for suboptimal use of program code in Kotlin language based on tokens. Research methods. The paper uses methods of tokenization, methods of vectorization and clustering of data. The scientific novelty of the obtained results is as follows. 1. The main methods of searching for suboptimal use of code are analyzed and it is shown that today the question of searching for suboptimal code written in Kotlin programming language remains insufficiently researched. 2. A method for finding a suboptimal code is proposed, which differs from the existing methods of vectorization and anomaly search, and allows to find more suboptimal code 3. Approbation was carried out and a set of code anomalies was obtained, which were collected in classes and compared with existing solutions. 4. An expert assessment of the benefits of the found anomalies was obtained. The practical novelty of the obtained results is that the proposed method increases the efficiency of search for suboptimal use of code, which allows to obtain better quality code in such parameters as speed, memory and program crashes. Approbation of work. The main provisions and results of the work were presented and discussed at: • XIII scientific conference of young scientists "Applied Mathematics and Computing" PMK-2020; • VI International Scientific and Technical Internet Conference Publications. Two scientific papers were published on the subject of the conducted researches, namely 2 abstracts of reports at conferences. Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, three sections, conclusions and appendices. The introduction provides a general description of the program code, the problem of finding suboptimal use of program code, formulates the purpose of the study, shows the practical value of the work. In the first section the detailed substantiation of urgency of a direction of researches is given, the estimation of a current condition in the given sphere is executed, the theoretical review of features of search of anomalies is presented. The second section develops and describes a system for searching for suboptimal use of program code in the Kotlin language. In the third section the approbation is carried out. The results of the work are analyzed in the conclusions. | uk |
| dc.description.abstractuk | Актуальність теми. На сьогодні активно розвивається область розробки програмного забезпечення. Кожен день створюється величезна кількість рядків програмного коду. Найчастіше при розгляді вихідного коду програм можна виявити окремі частини коду, що за тією чи іншою ознакою виділяються на загальному тлі розглянутого набору даних. Такі приклади нетипового коду в рамках даної роботи називаються кодовими аномаліями або неоптимальним використанням коду. Kotlin - це досить молода мова програмування зі швидко зростаючою спільнотою користувачів і значною екосистемою різноманітних проектів з відкритим вихідним кодом. Розробники вже не перший рік ведуть дослідження з пошуку кодових аномалій в програмах мовою Kotlin. У зв'язку з актуальністю вирішення такого завдання в роботі пропонується розширити існуючі рішення і створити систему виявлення нових фрагментів неоптимального коду. Мета роботи: підвищення ефективності системи виявлення кодових аномалій за рахунок розширення переліку функцій та виявлення нових класів прикладів коду, що виділяються своїм нестандартним змістом в програмах мовою Kotlin. Об’єктом дослідження є методи векторизації, токенізації для розбиття коду та збору статистичного аналізу неоптимального використання програмного коду (аномалій). Предметом дослідження є системи пошуку неоптимального використання програмного коду мовою Kotlin на основі токенів. Методи дослідження. В роботі використовуються методи токенізації, методи веркторизації та кластеризації даних. Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному. 1. Проаналізовано основні методики пошуку неоптимального використання коду та показано, шо на сьогодні залишається недостатньо дослідженим питання пошук неоптимального коду написаних мовою програмування Kotlin. 2. Запропоновано спосіб пошуку неоптимального коду, який відрізняється від існуючих методами векторизації та пошуку аномалій, та дозволяє знайти більше неоптимального коду 3. Проведено апробацію і отримано набір кодових аномалій, які зібрані у класи та порівняно з існуючими рішеннями. 4. Отримано експертну оцінку користі знайдених аномалій. Практична цінність одержаних результатів полягає в тому, що запропонований спосіб підвищує ефективність пошуку неоптимального використання коду, що дозволяє отримати більш якісний код за такими параметрами як швидкодія, пам’ять та поломки програми. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на: • XIII науковій конференції молодих вчених «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2020; • VІ міжнародна науково-технічна Internet-конференція Публікації. За тематикою проведених досліджень опубліковано 2 наукові праці, а саме 2 тези доповідей на конференціях. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів, висновків та додатків. У вступі надано загальну характеристику програмного коду, проблематику пошуку неоптимального використання програмного коду сформульовано мету дослідження, показано практичну цінність роботи. У першому розділі надано детальне обґрунтування актуальності напрямку досліджень, виконано оцінку поточного стану в даній сфері, представлено теоретичний огляд особливостей пошуку аномалій. У другому розділі розроблено та описано систему пошуку неоптимального використання програмного коду мовою Kotlin. У третьому розділі проведено апробацію. У висновках проаналізовано отримані результати роботи. | uk |
| dc.format.page | 89 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Мурдза, О. О. Спосіб виявлення неоптимального використання програмного коду мовою Kotlin : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Мурдза Оксана Олегівна. – Київ, 2020. – 89 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38300 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | аномалії | uk |
| dc.subject | векторизація | uk |
| dc.subject | токенизація | uk |
| dc.subject | кластеризація | uk |
| dc.subject | токен | uk |
| dc.subject | лексема | uk |
| dc.subject | TF-IDF | uk |
| dc.subject | Bag-of-words | uk |
| dc.subject | anomalies | uk |
| dc.subject | vectorization | uk |
| dc.subject | tokenization | uk |
| dc.subject | clustering | uk |
| dc.subject | token | uk |
| dc.subject.udc | 004.9 | uk |
| dc.title | Спосіб виявлення неоптимального використання програмного коду мовою Kotlin | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Murdza_magistr.pdf
- Розмір:
- 1.54 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.16 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: