University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Auteur Khemliche ,Mokdad |
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Titre : Mining software repositories to recommend solution for software bugs Type de document : texte imprimé Auteurs : Khemliche ,Mokdad, Auteur ; Harrag, Fouz, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (59 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Recommender System
learning to rank
Mining software repositories
Text Mining
Deep learning
Stack OverflowIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : En développement logiciel, les développeurs ont reçu des rapports d’erreur décrivant l’erreur. Les développeurs trouvent la cause d’erreur en examinant le code et en reproduisant le comportement anormal qui peut être considéré comme un processus fastidieux et chronophage. Les développeurs ont besoin d’un système automatisé intégrant de vastes connaissances du domaine et recommandant une solution à ces erreurs afin de les soulager au lieu de consacrer plus d’efforts manuels à la résolution des bogues ou d’attendre que les autres sites Web répondent aux questions. Stack Overflow est un site populaire de questions-réponses axé sur les problèmes de programmation. Nous pouvons ainsi bénéficier des connaissances disponibles sur cette plate-forme riche. Dans ce travail, nous avons proposé une architecture permettant de construire un système de recommandation utilisant l’approche Learning to Rank. Les techniques de texte mining et deep learning seront utilisées pour extraire, évaluer et recommander les réponses les plus pertinentes pour la résolution de ce rapport d’erreur. Note de contenu :
Sommaire
Table of contents............................................................................... v
List of figures…... .......................................................................... viii
List of Tables………………………………………………………ix
Introduction..... ................................................................................. 1
1 Chapter 1: State of the art ..................................... 1
1.1 Introduction ..........................................................................................................
1 1.2 Software data: .......................................................................................................
1 1.2.1 Software repositories ....................................................................................
1 1.2.2 Type of Software repositories ....................................................................... 2
1.2.3 Importance of Software repositories: ............................................................ 4
1.2.4 Bug reports .................................................................................................... 5
1.2.4.1 Definition of bug report .......................................................................... 5
1.2.4.2 The bug life cycle .................................................................................... 5
1.2.4.3 Bug Report Information’s ....................................................................... 6
1.2.5 Stack Overflow as a Knowledge Repository ................................................ 9
1.3 Mining Software repositories (MSR) .................................................................
11 1.3.1 Data mining Definition ............................................................................... 11
1.3.2 What is mean Mining Software repositories? ............................................. 11
1.3.3 Application of MSR .................................................................................... 12
1.3.4 Machine Learning ....................................................................................... 12
1.3.5 Deep Learning ............................................................................................. 14
1.3.5.1 Deep Learning Concepts ....................................................................... 14
vi
1.3.5.2 Model parameters .................................................................................. 16
1.3.6 NLP Techniques for Data Preprocessing .................................................... 16
1.3.7 Information retrieval ................................................................................... 17
1.3.8 Recommender Systems ............................................................................... 17
1.3.9 Conclusion .................................................................................................. 18
2 Chapter 2 Related Works .................................... 19
2.1 Introduction ........................................................................................................ 19
2.2 State of the art .................................................................................................... 19
2.3 Conclusion .......................................................................................................... 22
3 Chapter 3 Proposed Approach ............................ 23
3.1 Overall Framework ............................................................................................ 23
3.2 Data Preprocessing ............................................................................................. 23
3.3 Building TF-IDF Index of questions .................................................................. 24
3.4 Similarity Calculation ........................................................................................ 25
3.5 Features Extraction ............................................................................................. 25
3.6 Learning to rank model ...................................................................................... 26
4 Chapter 4 Implementation .................................. 28
4.1 Introduction ........................................................................................................ 28
4.2 Stack Overflow Dataset description ................................................................... 28
4.3 Implementation frameworks and tools ............................................................... 31
4.4 Model evaluation metrics ................................................................................... 34
4.5 Development stages ............................................................................................ 36
4.5.1 Storing Data in PostgresSQL data base ...................................................... 36
4.5.2 Preprocessing Steps .................................................................................... 37
4.5.3 Building TF-IDF Index of questions ........................................................... 39
vii
4.5.4 Extracting and preparing Features .............................................................. 39
4.5.5 Building Model ........................................................................................... 45
4.6 Conclusion .......................................................................................................... 48
5 Chapter 5 Experiments and results .................... 49
Chapter 6 Conclusion .......................................................... ……..56
Bibliography …………………………………………………...57Côte titre : MAI/0289 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1QANkx_bFqFb0-lSgFK6cnMCLGQuigh2D/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Mining software repositories to recommend solution for software bugs [texte imprimé] / Khemliche ,Mokdad, Auteur ; Harrag, Fouz, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (59 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Recommender System
learning to rank
Mining software repositories
Text Mining
Deep learning
Stack OverflowIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : En développement logiciel, les développeurs ont reçu des rapports d’erreur décrivant l’erreur. Les développeurs trouvent la cause d’erreur en examinant le code et en reproduisant le comportement anormal qui peut être considéré comme un processus fastidieux et chronophage. Les développeurs ont besoin d’un système automatisé intégrant de vastes connaissances du domaine et recommandant une solution à ces erreurs afin de les soulager au lieu de consacrer plus d’efforts manuels à la résolution des bogues ou d’attendre que les autres sites Web répondent aux questions. Stack Overflow est un site populaire de questions-réponses axé sur les problèmes de programmation. Nous pouvons ainsi bénéficier des connaissances disponibles sur cette plate-forme riche. Dans ce travail, nous avons proposé une architecture permettant de construire un système de recommandation utilisant l’approche Learning to Rank. Les techniques de texte mining et deep learning seront utilisées pour extraire, évaluer et recommander les réponses les plus pertinentes pour la résolution de ce rapport d’erreur. Note de contenu :
Sommaire
Table of contents............................................................................... v
List of figures…... .......................................................................... viii
List of Tables………………………………………………………ix
Introduction..... ................................................................................. 1
1 Chapter 1: State of the art ..................................... 1
1.1 Introduction ..........................................................................................................
1 1.2 Software data: .......................................................................................................
1 1.2.1 Software repositories ....................................................................................
1 1.2.2 Type of Software repositories ....................................................................... 2
1.2.3 Importance of Software repositories: ............................................................ 4
1.2.4 Bug reports .................................................................................................... 5
1.2.4.1 Definition of bug report .......................................................................... 5
1.2.4.2 The bug life cycle .................................................................................... 5
1.2.4.3 Bug Report Information’s ....................................................................... 6
1.2.5 Stack Overflow as a Knowledge Repository ................................................ 9
1.3 Mining Software repositories (MSR) .................................................................
11 1.3.1 Data mining Definition ............................................................................... 11
1.3.2 What is mean Mining Software repositories? ............................................. 11
1.3.3 Application of MSR .................................................................................... 12
1.3.4 Machine Learning ....................................................................................... 12
1.3.5 Deep Learning ............................................................................................. 14
1.3.5.1 Deep Learning Concepts ....................................................................... 14
vi
1.3.5.2 Model parameters .................................................................................. 16
1.3.6 NLP Techniques for Data Preprocessing .................................................... 16
1.3.7 Information retrieval ................................................................................... 17
1.3.8 Recommender Systems ............................................................................... 17
1.3.9 Conclusion .................................................................................................. 18
2 Chapter 2 Related Works .................................... 19
2.1 Introduction ........................................................................................................ 19
2.2 State of the art .................................................................................................... 19
2.3 Conclusion .......................................................................................................... 22
3 Chapter 3 Proposed Approach ............................ 23
3.1 Overall Framework ............................................................................................ 23
3.2 Data Preprocessing ............................................................................................. 23
3.3 Building TF-IDF Index of questions .................................................................. 24
3.4 Similarity Calculation ........................................................................................ 25
3.5 Features Extraction ............................................................................................. 25
3.6 Learning to rank model ...................................................................................... 26
4 Chapter 4 Implementation .................................. 28
4.1 Introduction ........................................................................................................ 28
4.2 Stack Overflow Dataset description ................................................................... 28
4.3 Implementation frameworks and tools ............................................................... 31
4.4 Model evaluation metrics ................................................................................... 34
4.5 Development stages ............................................................................................ 36
4.5.1 Storing Data in PostgresSQL data base ...................................................... 36
4.5.2 Preprocessing Steps .................................................................................... 37
4.5.3 Building TF-IDF Index of questions ........................................................... 39
vii
4.5.4 Extracting and preparing Features .............................................................. 39
4.5.5 Building Model ........................................................................................... 45
4.6 Conclusion .......................................................................................................... 48
5 Chapter 5 Experiments and results .................... 49
Chapter 6 Conclusion .......................................................... ……..56
Bibliography …………………………………………………...57Côte titre : MAI/0289 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1QANkx_bFqFb0-lSgFK6cnMCLGQuigh2D/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0289 MAI/0289 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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