Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61596
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | พรศิริ หมื่นไชยศรี | - |
| dc.contributor.author | ปานทิพย์ พู่พุฒ | - |
| dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ | - |
| dc.date.accessioned | 2019-02-26T14:08:22Z | - |
| dc.date.available | 2019-02-26T14:08:22Z | - |
| dc.date.issued | 2561 | - |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61596 | - |
| dc.description | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2561 | - |
| dc.description.abstract | กระบวนการรีวิวโค้ดบนกิตฮับ เป็นกระบวนการที่สำคัญกระบวนการหนึ่งในการทำงานบนกิตฮับ โดยนักพัฒนาซอฟต์แวร์จะทำการร้องขอการนำเข้าซอร์สโค้ดหลังจากทำการแก้ไขหรือเปลี่ยนแปลงซอร์สโค้ดเสร็จเรียบร้อยแล้ว ผู้ดูแลระบบจะเป็นผู้รีวิวซอร์สโค้ด โดยพิจารณาถึงคุณภาพ และรายละเอียดทั้งหมดของรายการร้องขอการนำเข้าซอร์สโค้ดนั้น ๆ จากการวิเคราะห์ผลการรีวิว พบว่ามีรายการร้องขอการนำเข้าซอร์สโค้ดจำนวนมาก ที่ไม่ผ่านการรีวิว เนื่องด้วยปัจจัยหลายประการ เช่น ความซับซ้อนของซอร์สโค้ด คุณภาพของซอร์สโค้ด รวมไปถึงจำนวนการเปลี่ยนแปลงไฟล์ เป็นต้น กระบวนการแก้ไขรายการร้องขอการนำเข้าซอร์สโค้ดที่ไม่ผ่านการรีวิวต้องใช้ความพยายาม และเวลาอย่างมากในการแก้ไข ซึ่งอาจส่งผลกระทบกับค่าใช้จ่ายของโครงการ หรือกำหนดการของโครงการได้ งานวิทยานิพนธ์นี้จึงออกแบบ แบบจำลองการทำนายผลการรีวิวโค้ดบนกิตฮับ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลบนกิตฮับ กำหนดตัวแปรที่คาดว่าจะมีผลกระทบกับการรีวิวโค้ด รวมถึงการหาความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นบ่อยจากกฎความสัมพันธ์ จากนั้นทำการสร้างแบบจำลองการทำนายการรีวิวโค้ดบนกิตฮับด้วยวิธีการทางสถิติโลจิสติก และหลักการเรียนรู้ด้วยเครื่อง การวิเคราะห์โครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซปตรอนหลายชั้น ผลการทดลองแสดงสิบรายการร้องขอการนำเข้าซอร์สโค้ดที่พบบ่อยที่สุดในชุดข้อมูล และแบบจำลองการทำนายผลการรีวิวโค้ด โดยแบบจำลองที่ใช้ในการทำนายผลการรีวิวโค้ดที่ใช้การวิเคราะห์โลจิสติกในการวิเคราะห์ข้อมูลมีเปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ 89.2307% และแบบจำลองที่ใช้การวิเคราะห์โครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซปตรอนหลายชั้น มีเปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ 90.7692% | - |
| dc.description.abstractalternative | Code review on GitHub is an important method for code contribution that will be submitted when the developers would like to merge their code changed from their local machine to the main repository. The reviewer will check the source code quality and all pull request details. The pull request status may be rejected due to several factors, such as code complexity, code quality, the number of changed files, etc. Fixing the rejected pull requests will take some extra effort and time which may affect the project cost and timeline. This thesis design the predicting code review results model by analyzing the data on GitHub, assign the related factors and also discover relationships among impact factors by using association rules in Data mining. The predicting code review results on GitHub is created by the logistic regression analysis in Statistical analysis and the multilayer perceptron in Machine learning. The results show ten associate rules of the source code file format with the related variables. The accuracy of predicting code review results model that used the logistic regression method is 89.2307%. For the multilayer perceptron in Machine learning is 90.7692%. | - |
| dc.language.iso | th | - |
| dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
| dc.relation.uri | http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.1259 | - |
| dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
| dc.subject | โอเพนซอร์สซอฟต์แวร์ | - |
| dc.subject | การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก | - |
| dc.subject | เหมืองข้อมูล | - |
| dc.subject | Open source software | - |
| dc.subject | Logistic regression analysis | - |
| dc.subject | Data mining | - |
| dc.subject.classification | Computer Science | - |
| dc.title | การทำนายผลการรีวิวโค้ดในโครงการโอเพนซอร์สบนกิตฮับ | - |
| dc.title.alternative | Predicting code review results in open source projects on GitHub | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.degree.name | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต | - |
| dc.degree.level | ปริญญาโท | - |
| dc.degree.discipline | วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ | - |
| dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
| dc.subject.keyword | การรีวิวโค้ด | - |
| dc.subject.keyword | กิตฮับ | - |
| dc.subject.keyword | รายการร้องขอการนำเข้าซอร์สโค้ด | - |
| dc.subject.keyword | ปัจจัยที่มีผลกับการรีวิวโค้ด | - |
| dc.subject.keyword | การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก | - |
| dc.subject.keyword | การวิเคราะห์โครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซปตรอน | - |
| dc.subject.keyword | Code Review | - |
| dc.subject.keyword | Pull Request | - |
| dc.subject.keyword | GitHub | - |
| dc.subject.keyword | Open Source | - |
| dc.subject.keyword | Association Rules | - |
| dc.subject.keyword | Multi Layer Perceptron | - |
| dc.subject.keyword | Neural Network | - |
| dc.subject.keyword | Logistic Regression | - |
| dc.subject.keyword | Data Mining | - |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | - |
| dc.subject.keyword | Statistical | - |
| dc.subject.keyword | Factor | - |
| dc.identifier.DOI | 10.58837/CHULA.THE.2018.1259 | - |
| Appears in Collections: | Eng - Theses | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5971016021.pdf | 4.84 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.