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Area Ingegneria
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 è quello di creare un meccanismo di classificazione automatica di Software Issue Report utilizzando tecniche di Machine/Deep Learning. Nella prima fase della tesi è 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 dovrà utilizzare software issue report di progetti opensource quali Firefox, Chromium, Mariadb, ecc. L'algoritmo non dovrà dipendere da dati prodotti da issue tracker specifici.
Conoscenze richieste python
Scadenza validita proposta 31/12/2019
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