Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/11309
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorШпильман Алексей Александровичru_RU
dc.contributor.authorКузьмина Илия Викторовнаru_RU
dc.contributor.authorKuzmina Iliiaen_GB
dc.contributor.editorБрыксин Тимофей Александровичru_RU
dc.contributor.editorBryksin Timofei Аleksаndrovichen_GB
dc.date.accessioned2018-07-25T20:18:04Z-
dc.date.available2018-07-25T20:18:04Z-
dc.date.issued2017
dc.identifier.other034114en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/11309-
dc.description.abstractКузьмина Илия Викторовна Анализ программного кода методами машинного обучения к.т.н., доц. кафедры системного программирования Брыксин Тимофей Александрович Направление математика и механика, кафедра системного программирования Методы машинного обучения широко используются в различных областях, и хотя с анализом кода программ, написанных на объектно-ориентированном языке, человек всё ещё справляется гораздо лучше, определённые инструменты могли бы принести в этом пользу. В работе описывается подход к автоматическому рефакторингу архитектуры объектно-ориентированного кода. Результатами работы является исследование и разработка алгоритмов автоматической реструктуризации кода и создание инструмента для автоматической реструктуризации программ в виде плагина к среде разработки IntelliJ IDEA. Использованных источников: 27 Кузьмина, И. В. Анализ программного кода методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа: защищена 08.06.2017 / Кузьмина Илия Викторовна. – СПб., 2017. – 27 с. – Библиография: с. 25–27.ru_RU
dc.description.abstractKuzmina Iliia Viktorovna Machine Learning Based Analysis of Object Oriented Code Candidate of Engineering, assoc. prof., dept. of software engineering Timofey Alexandrovich Bryksin Mathematics & mechanics, software engineering department Machine learning algorithms are widely used in different fields, and despite the fact that humans can analyze object-oriented code much better than computers, some tools could help to perform an analysis. The methods of automatic refactoring are proposed in the work. As a result, algorithms of automatic code restructuring are implemented and the automatic refactoring tool is created as a plugin for IntelliJ IDEA. Sources cited: 27 Kuzmina, I.V., Machine Learning Based Analysis of Object Oriented Code: Graduation thesis: Defended 08.06.2017 / Kuzmina Iliia Viktorovna. – St. Petersburg., 2017. – 27 pp. – Bibliography: pp. 25–27.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectанализ программного кодаru_RU
dc.subjectавтоматическая реструктуризацияru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectкластеризацияru_RU
dc.subjectобъектно-ориентированный кодru_RU
dc.subjectметрики программного обеспеченияru_RU
dc.subjectcode analysisen_GB
dc.subjectautomatic refactoringen_GB
dc.subjectmachine learningen_GB
dc.subjectclusteringen_GB
dc.subjectobject-oriented codeen_GB
dc.subjectsoftware metricsen_GB
dc.titleMachine learning based analysis of object oriented codeen_GB
dc.title.alternativeАнализ программного кода методами машинного обученияru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
KuzminaDiploma_final.pdfArticle443,68 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_Recenziya-Kuzmina.pdfReviewRev273,29 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_st006935_Bryksin_Timofej_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txtReviewSV3,41 kBTextПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.