Predicting Erroneous Software Components in Telecommunications Industry:
Creators: name: Τότλης, Ιωάννης Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Εύρεση λανθασμένου λογισμικού
Μετρικές Λογισμικού
Machine Learning
Software fault prediction
Software metrics

description: Στην σύγχρονη βιομηχανία των τηλεπικοινωνιών πολλές απαιτητικές, και μερικές φορές πολύπλοκες υπηρεσίες των ραδιοδικτύων κινητής τηλεφωνίας λειτουργούν βάσει κάποιου λογισμικού. Η κλήση ενός συνδρομητή, η ανανέωση θέσης, και η προώθηση κλήσης είναι μερικές από τις κύριες λειτουργίες που πρέπει να προσφέρει ένας πάροχος κινητής τηλεφωνίας στους συνδρομητές του. Πολύπλοκα λειτουργικά συστήματα ψηφιακών συστημάτων μεταγωγής χειρίζονται λειτουργίες σαν τις προαναφερθείσες. Μια πιθανή δυσλειτουργία στο λειτουργικό σύστημα ενός ψηφιακού συστήματος μεταγωγής μπορεί να έχει μια πληθώρα επιπτώσεων, από την αφοσίωση των πελατών ενός παρόχου μέχρι το σύστημα χρέωσης του. Για το λόγο αυτό η υψηλή ποιότητα λογισμικού στον κλάδο των τηλεπικοινωνιών, κρίνεται ως απολύτως απαραίτητη. Η παράδοση τμημάτων λογισμικού που θα είναι υψηλού επιπέδου, αψεγάδιαστα και χωρίς λάθη κώδικα είναι υψίστης σημασίας. Σε αυτή την μεταπτυχιακή εργασία θα προσπαθήσουμε να εξετάσουμε και να ανακαλύψουμε τους παράγοντες εκείνους που επηρεάζουν την ποιότητα ενός λογισμικού στο βιομηχανικό κλάδο των τηλεπικοινωνιών. Συλλέξαμε ένα μεγάλο αριθμό δεδομένων απευθείας από μια βιομηχανία. Μια συλλογή δεδομένων που αποτελείται από περίπου 15.000 περιπτώσεις τηλεπικοινωνιακού λογισμικού, λανθασμένων και μη. Κάθε μία από τις περιπτώσεις λογισμικού αποτελείται από 60 διαφορετικές μετρικές ποιότητας λογισμικού, που εικάζεται ότι επηρεάζουν την ροπή ενός τμήματος λογισμικού προς το λαθος. Χρησιμοποιώντας μια ποικιλία από στατιστικές μεθόδους, μεθόδους εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης, θα προσπαθήσουμε να επιτύχουμε μια πιο βαθιά κατανόηση για τους παράγοντες εκείνους που επηρεάζουν την ροπή ενός τμήματος λογισμικού προς το λάθος. Τελικός σκοπός είνια να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο ικανό να προγνώσει τα λανθασμένα τμημάτα λογισμικού στη συλλογή δεδομένων μας.
description: In contemporary telecommunication industry various demanding and in many occasions complex functionalities of the cellular radio networks are software operated. Call establishment, subscriber roaming, location updates, call forwarding are some of the main functionalities that a mobile network operator must provide to its subscribers. Functionalities like the aforementioned are handled by complex software controlled digital switching systems. A possible malfunction in digital switching systems software may have a variety of implications from customer loyalty, to provider’s charging system. Thus software quality is a critical must in telecommunications industry. Providing state of the art, flawless and bug free software components is absolutely necessary. In this dissertation we will try to examine and discover the factors that affect software quality in the telecommunications industry. A large set of data was extracted right of the source of the telecommunications industry. An approximately 15,000 cases data set of telecommunication software components, both faulty and error free. Each of the cases measures 60 different software quality metrics that is assumed to affect the error proneness of a software module. Following a variety of statistical and data mining methods we will try to achieve a more deep comprehension of what affects the error proneness of a software component in telecommunications industry, and finally create a model with the ability to predict the erroneous software components out of the data set.