PORTALE DELLA DIDATTICA

Ricerca CERCA
  KEYWORD

Classificazione automatica di Software Issue Report

Parole chiave MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Riferimenti LUCA ARDITO, MAURIZIO MORISIO

Riferimenti esterni Riccardo Coppola

Gruppi di ricerca GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG

Tipo tesi SPERIMENTALE

Descrizione L'obiettivo di questa tesi Ŕ quello di creare un meccanismo di classificazione automatica di Software Issue Report utilizzando tecniche di Machine/Deep Learning. Nella prima fase della tesi Ŕ richiesto di analizzare la letteratura scientifica, studiando le soluzioni che sono presenti, e di produrre una tassonomia di cause di bachi. La seconda fase richiede di adattare le soluzioni trovate nella prima fase e di creare un algoritmo che sia in grado di etichettare un baco sulla base della tassonomia prodotta precedentemente. L'algoritmo dovrÓ utilizzare software issue report di progetti opensource quali Firefox, Chromium, Mariadb, ecc. L'algoritmo non dovrÓ dipendere da dati prodotti da issue tracker specifici.

Conoscenze richieste python


Scadenza validita proposta 31/12/2019      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




© Politecnico di Torino
Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino, ITALY
Contatti