Метод машинного навчання для аналізу результатів тестування програмного забезпечення
Вантажиться...
Дата
2019-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації методу машинного навчання для аналізу результатів тестування програмного забезпечення.
В дисертації проаналізовано існуючі методи машинного навчання для аналізу результатів тестування програмного забезпечення, визначено вимоги до розроблюваного методу, обґрунтовано та підібрано найбільш доцільний метод для даної задачі, а саме – k-найближчих сусідів та на його основі створено веб-додаток для автоматичного аналізу результатів тестування програмного забезпечення. Основна ідея запропонованого методу полягає у тому, що використовується траса стеку у якості даних, які необхідно кластеризувати, адже саме ця частина має у собі інформацію про причину "падіння" тесту.
Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дозволив значно зменшити час та кількість людських ресурсів, необхідних для аналізу результатів тестування програмного забезпечення.
У даній магістерській дисертації розроблено веб-додаток для автоматизованого аналізу результатів тестування програмного забезпечення з використанням алгоритму k-найближчих сусідів.
Опис
Ключові слова
тестування програмного забезпечення, машинне навчання, тест-кейс, stack trace, кластеризація, метод k-найближчих сусідів, Elasticsearch, TF, IDF, software testing, machine learning, test case, clustering, k-means method, тестирование программного обеспечения, машинное обучение, трассировка стека, кластеризация, метод k-ближайших соседей
Бібліографічний опис
Лисенко, О. О. Метод машинного навчання для аналізу результатів програмного забезпечення : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Лисенко Олександр Олегович. – Київ, 2019. – 157 с.