Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: DİLARA KIRNAPCI
Danışman: Kökten Ulaş Birant
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kaynak kodlardaki sıralı örüntüleri keşfetmek yazılım mühendisliğinde önemli bir konudur, çünkü kod tamamlama, kodu yeniden düzenleme, geliştirici profili oluşturma, ve kod karmaşıklığı ölçümü gibi çeşitli işlemlerde yardımcı olacak yararlı bilgiler sağlayabilmektedir. Bu tez, bir yazılım projesinde sıkça geçen sıralı kuralları keşfeden ve Kaynak Kod Madencisi (SCodeMiner) adı verilen yeni bir yazılım çerçevesi önermektedir. Önerilen yazılım çerçevesi ilk olarak bir Java kaynak kodunu bir sıralı veri tabanına dönüştürür ve ardından bir sıralı örüntü madenciliği (SPM) algoritması uygular. Bu çalışma aynı zamanda, dört SPM algoritmasını çalışma süresi açısından karşılaştırması açısından da orijinaldir. Bu algoritmalar şunlardır: ön ek ile öngörülen sıralı örüntü madenciliği (PrefixSpan), denklik sınıflarını kullanarak sıralı örüntü keşfi (SPADE), çift yönlü uzatma (BIDE+), ve son pozisyon indüksiyonu (LAPIN). Açık kaynak kodlu bir yazılım projesi üzerinde gerçekleştirilen deneyler, önerilen SCodeMiner yazılım çerçevesinin kodlama örüntülerini belirlemede etkili bir madencilik aracı olduğunu göstermektedir.