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Erkennung von semantisch zusammenhängenden Quelltextabschnitten anhand von Komponententests

Wittlinger, Martin

Abstract:
Die Rückverfolgbarkeit von Quelltext zu Anforderungen ist ein wichtiger werdendes Problem. Eine Garantie der Implementierung aller Anforderungen kann zur Steigerung von Softwarequalität führen. Für das Erstellen der Rückverfolgbarkeitsinformationen ist ein Verständnis des Quelltextes nötig. In dieser Arbeit wurden anhand von Komponententests semantisch zusammenhängende Methoden erkannt. Semantisch zusammenhängende Methoden erfülen eine Funktionalität miteinander und verbessern das Verständnis von Quelltext. Für die Erkennung wurde ein heuristisches Verfahren entwickelt, welches aus mehreren Teilverfahren besteht, die sowohl auf den textuellen als auch den strukturellen Bestandteilen des Komponententest- und Quelltextes arbeiten. Für die Teilverfahren wurde eine Zerteilung und Transformation von Quelltext entwickelt. Es wurden verschiedene Textähnlichkeitsalgorithmen mit einem maschinellen Lernverfahren (fastTex) verglichen. Zur Bewertung wurden drei Softwareprojekte verwendet, mit einer höchsten Präzision von 74 %, bei einer Ausbeute von 19%. Mit einer anderen Parameterkonfiguration wurde ein F1-Wert von 46 % erreicht.

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000100422
Veröffentlicht am 10.12.2019
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000100422
Verlag Karlsruhe
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Bachelor
Schlagwörter Rückverfolgbarkeit von Quelltext, Zerteilung und Transformation von Quelltext
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