Metriken für die Beurteilung von hierarchischen Modellen identifizieren und ausgewählte Metriken implementieren und auf Qualitätsmodelle anwenden.
Am Institut für Wirtschaftsinformatik – Software Engineering werden Software Qualitätsmodelle entwickelt. Da diese Modelle z.T. sehr groß sind (hunderte Knoten) braucht es Indikatoren, um diese Modelle besser fassen, bewerten und ggfs. verbessern zu können. Beispiele für solche Indikatoren sind: Depth, Width, Height, Balance, Tree density, Fan-out, Average depth und Entropy. Beispiele für weitergehende Metriken, die den den Zusammemhalt auf einer Hierarchieebene und zwischen Hierarchieebenen beschreiben, sind: Semantic Coherence, Granularity, Completeness, Compactness, Modularity, Overlap und Stability sowie Ähnlichkeitsmetriken.
Neben diesen rein statischen Metriken, die den aktuellen Zustand eines Software Qualitätsmodelles beschreiben können, ist es vor allem interessant zu sehen, wie sich Modelle über die Zeit entwickeln, um beispielsweise festzustellen, ab wann die Änderung eines Modelles signifikant ist. Für diesen Zweck können die o.a. Metriken über die Zeit betrachtet werden oder weitere Metriken hinzugezogen werden.
Die Arbeit hat folgende Ziele:
- Literaturrecherche, um systematisch Metriken zur Beurteilung der Qualität von hierarchischen Modellen zu identifizieren. Hier ganz bewusst keine Einschränkung auf Software Qualitätsmodelle, sondern allgemeiner.
- Entwicklung eines Werkzeuges, das für bestehende Qualitätsmodelle (entsprechende REST-Schnittstellen sind vorhanden) ausgewählte Metriken berechnet.
- Analyse, welche Metriken für die Beschreibung und Beurteilung von Software Qualitätsmodellen sinnvoll sind.
Es handelt sich hierbei um eine bezahlte Masterarbeit (Anstellungsverhältnis oder Werkvertrag)
Betreuer: Reinhold Plösch