Diplomová práce

Automating anomalous commits notifications on GitHub

Bc. Richard Trebichavský
Anotace

Vývoj software je komplexní a intelektuálně nároční proces. Objem kódu, který musí IT specialisti pročíst, pochopit a upravovat vytváři mnoho prostoru pro chyby. S toho důvodu bylo již vytvořeno mnoho nástrojů, které vývoju software různě asistují. V téhle práci zhodnotíme, implementujeme a navrhneme vylepšení pro proces detekce těch revizí zdrojového kódu které vykazují anomálie a provedeme uživatelskou studii která ověrí užitečnost řešení v praxi.

Abstract

Software development is a complex and intelectually demanding process. The amount of code that is seen, understood and modified by the IT experts creates a large space for the error and flaws. Therefore, various tools and processes have been created to assist with software develoment process. In this work, we will review, implement and propose improvements to process of commit anomaly detection and perform a user study to verify the results in a practice.

Klíčová slova
Anomaly detection VCS SCM Git Commit Source code Review
Zadání práce
GitHub provides nowadays a great environment for developers to support ongoing development projects. In large projects, developers can be easily overwhelmed by the amount of notifications. The goal of this thesis is to provide an algorithm / prototype that can filter-out and highlight the most relevant information for developers, ranking what could be seen as anomalous commits and worth exploring in detail.
Tasks foreseen in the thesis:
  • review anomaly detection approaches that could be applied in this domain;
  • replicate the approach proposed in [1] with a prototype integrated in GitHub front-end;
  • look for possible improvements based on the review and the replicated approach;
  • validate the approach with GitHub users;
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
18. 5. 2018 10:19, doc. Bruno Rossi, PhD, učo 232464
Plný text práce
150,7 KB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
22. 6. 2018
Práce nebyla obhájena

Vedoucí

doc. Bruno Rossi, PhD, učo 232464
KPSK FI MU

Oponent

doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D., učo 2927
KVI FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.