Desarrollo de un modelo para el análisis de pruebas de rendimiento de software en ambientes de Big Data, para identificar patrones mediante reglas de asociación. /

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Acuña-Gómez, Jorge Mauricio
Formato:	Tesis Libro
Lenguaje:	Spanish
Publicado:	Cartago, Costa Rica : J. Acuña-G., 2015.
Materias:	Desarrollo software Pruebas de rendimiento software Minería de datos Sistematización de datos Estructura de datos Tesis

Tabla de Contenidos:

Anexo A: Formateo y limpia de los datos por medio de un HQL Script.
Anexo B: Reglas encontradas para el escenario “Delta = 0.05 (5%), minMetric = 0.9, numRules = 10”.
Anexo C: Reglas encontradas para el escenario “Delta = 0.05 (5%), minMetric = 0.7, numRules = 10”.
Anexo D: Reglas encontradas para el escenario “Delta = 0.05 (5%), minMetric = entre 0.2 y 0.6, numRules = 10”.
Anexo E: Reglas encontradas para el escenario “Delta = 0.05 (5%), minMetric = 0.9, numRules = 50”.
Anexo F: Reglas encontradas para el escenario “Delta = 0.05 (5%), minMetric = 0.9, numRules = 200”.

Ejemplares similares