Diplomová práce

AI-based Anti-Patterns Detection in Java Software Enterprise Development

Bc. Martin Procházka
Anotace

Kvalita softwaru je často negativně ovlivněna přítomností anti-vzorů v kódu. Jedná se o neoptimální řešení, která často vedou k problémům s udržovatelností, škálovatelností a výkonem. Tyto problémy jsou ještě závažnější při vývoji enterprise softwaru. Cílem této práce je rozšířit nástroj JENA, který byl představen v předchozích diplomových pracích. JENA je nástroj pro statickou analýzu, který detekuje …více

Abstract

Software quality is often negatively affected by the presence of anti-patterns in codebases. They represent suboptimal solutions that often lead to maintainability, scalability, and performance problems. These issues are more important in enterprise software development. This work aims to extend JENA (Java Enterprise Analyzer), introduced in previous theses. JENA is a static analysis tool that detects …více

Klíčová slova
Static analysis Java Spring Boot Machine Learning Artificial Intelligence Software Quality Software Architecture
Zadání práce
Software anti-patterns represent sub-optimal and problematic solutions to recurring software development problems. In two previous theses [1,2], students built a catalogue of Java Software Enterprise Development anti-patterns, automating the detection and validating the tool (JENA and JENA V2, developed as a Spring Boot application) on a set of projects developed by students. This thesis aims to refactor the solution and investigate the usage of AI/ML for the detection of anti-patterns. The tasks foreseen:
  • Review the state of the art of software anti-patterns detection;
  • Refactor JENA V2 to add support for AI/ML models, but also improving the deployability by designing an inference server to deploy the models;
  • Study and define AI/ML models that can be applied to determine/improve the detection of different types of anti-patterns;
  • Automate the process of detection using the implementation of the defined models in the refactored version of JENA;
  • Validate the tool on open source software projects, comparing ML vs rule-based detectors from the previous version of JENA;
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
20. 5. 2026 09:37, doc. Bruno Rossi, PhD, učo 232464
Plný text práce
1021,3 KB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
19. 6. 2026
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

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

Oponent

RNDr. Stanislav Chren, Ph.D., učo 255471
KPSK FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Návrh a vývoj softwarových systémů

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.