title: Application of machine learning algorithms to bug tracking systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Терехов Андрей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Черняев Арсений Витальевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Cherniaev Arsenii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Доктор физико-математических наук, профессор А.Н.Терехов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor A.N.Terekhov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010942
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4085
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Определение разработчика, который будет заниматься новым сообщением о неисправности программного обеспечения - важная задача, которую необходимо решать в системе отслеживания ошибок. Для крупного проекта возможны ситуации, в которых в систему за день может приходить большое количество новых сообщений, что делает процесс ручного определения очень трудоемким.
  В данной работе рассматривалась возможность применения методов машинного обучения для автоматизации данного процесса на примере набора данных об исключительных ситуациях проекта ReSharper. Были рассмотрены и сравнены между собой различные способы подготовки данных, методы предсказания и методы улучшения результата. На основе полученных результатов был реализован модуль-предсказатель, использующий метод логистической регрессии.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Assigning bug to the developer is an important task for bug tracking system. In a big project there may be situations in which large number of new messages can be sent to the system during short period of time, which makes the process of manual determination of responsible developer for all new reports labour-intensive.
  In this paper we consider the possibility of applying machine learning techniques to automate this process for the data set of ReSharper exception reports. Different methods of data preparation, prediction and improvement were examined and compared. On the basis of the results prediction module was implemented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: системы отслеживания ошибок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: назначение разработчика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: исключительные ситуации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bug tracking systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bug assignment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: exceptions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning algorithms to bug tracking systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов машинного обучения в системах отслеживания ошибок программного обеспечения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma_Chernyaev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4085/1/Diploma_Chernyaev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 161,08 kB
resources.filename: reviewSV_Chernyaev_444_advisor_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4085/2/reviewSV_Chernyaev_444_advisor_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 106,49 kB
resources.filename: reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4085/3/reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,59 kB
resources.filename: reviewSV_Chernyaev_444_reviewer_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4085/8/reviewSV_Chernyaev_444_reviewer_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 103,07 kB
resources.filename: reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4085/9/reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,15 kB