Einsatz von Machine-Learning-Methoden zur adaptiven Darstellung von Software-Metriken

dc.contributor.authorHermann, Matthias
dc.date.accessioned2017-10-24T14:41:58Z
dc.date.available2017-10-24T14:41:58Z
dc.date.issued2017de
dc.description.abstractAuf manchen SonarQube-Instanzen wird die verfügbare Fläche der Webseite nicht effizient genutzt und große Teile der Seite enthalten Leerflächen. Damit diese Flächen genutzt werden können, um genau die Informationen darzustellen, weswegen der Benutzer die Webseite aufgerufen hat, wurde im Rahmen dieser Arbeit mit DeepSonar eine adaptive Benutzeroberfläche für die Codeanalyse-Plattform SonarQube entwickelt. Diese erlernt mittels Machine-Learning die für den aktuellen Benutzer und Nutzungskontext relevantesten Informationen, d. h. die aus einer Programmcodeanalyse resultierenden Software-Metriken. Anhand der Ergebnisse des Machine-Learnings wird die Weboberfläche von SonarQube angepasst, sodass diese Metriken in der davor ungenutzten Fläche auf der Startseite angezeigt werden.de
dc.identifier.other495976334
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-93136de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/9313
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-9296
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc004de
dc.titleEinsatz von Machine-Learning-Methoden zur adaptiven Darstellung von Software-Metrikende
dc.title.alternativeAdaptive display of software metrics on a web interface using machine learning methodsen
dc.typebachelorThesisde
ubs.fakultaetInformatik, Elektrotechnik und Informationstechnikde
ubs.institutInstitut für Softwaretechnologiede
ubs.publikation.seiten97de
ubs.publikation.typAbschlussarbeit (Bachelor)de

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