Bewertung automatisch erkannter Instanzen von Software-Mustern / von Dietrich Travkin ; vorgelegt bei Prof. Dr. Wilhelm Schäfer und Dr. Ekkart Kindler. Paderborn, 2018
Content
- 1 Einleitung
- 2 Mustererkennung in Fujaba
- 2.1 Abstrakter Syntaxgraph
- 2.2 Musterspezifikation
- 2.2.1 Musterspezifikationsdiagramme
- 2.2.2 Beispiel einer Musterspezifikation
- 2.2.3 Sprachelemente der Musterspezifikationsdiagramme
- 2.2.4 Musterregelabhängigkeiten
- 2.3 Mustersuche
- 3 Existierende Bewertungsverfahren
- 3.1 Schätzung der Präzision einer Musterspezifikation
- 3.1.1 Bewertung von Musterinstanzen
- 3.1.2 Adaption der geschätzten Präzisionswerte
- 3.1.3 Beurteilung des Verfahrens
- 3.2 Berechnung des Vollständigkeitsgrades einer Musterinstanz
- 3.3 Zusammenfassung
- 4 Neuentwicklung eines Bewertungsverfahrens
- 4.1 Allgemeine Anforderungen
- 4.2 Eigenschaften einer Bewertungsfunktion
- 4.3 Ansatz
- 4.4 Erweiterung der Musterspezifikationssprache
- 4.5 Bewertung von Musterfunden
- 4.5.1 Bewertbare Bedingungen
- 4.5.2 Bewertungsfunktion
- 4.5.3 Objektknoten, Attribut- und Metrikbedingungen
- 4.5.4 Fuzzy-Bedingungen
- 4.5.5 Constraints
- 4.5.6 Annotationsknoten
- 4.5.7 Negative Knoten
- 4.5.8 Mengenknoten
- 4.5.9 Optionale Fragmente
- 4.6 Zusammenfassung
- 5 Technische Realisierung
- 5.1 Architektur
- 5.2 Erweiterung des Meta-Modells für Musterspezifikationsdiagramme
- 5.3 Anpassung der Mustersuche
- 5.4 Darstellung der Suchergebnisse
- 6 Praktische Erfahrungen
- 6.1 Bewertung verschiedener Implementierungsvarianten im Vergleich
- 6.2 Bewertung einer Strategy-Musterausprägung in Eclipse
- 6.3 Suche nach großen Klassen mit Hilfe von Fuzzy-Bedingungen
- 7 Zusammenfassung und Ausblick
- A Kompakte Beschreibung der Bewertungsfunktion
- B Musterregeln
- Literatur
- Index