Diagnosis of Cross-Browser Compatibility Issues via Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2014, 2014

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Due to the rapid evolution of Web technologies and the failure of Web standards to uniformize every single technology evolution, Web developers are faced with the challenge of ensuring that their applications are correctly rendered across a broad range of browsers and platforms. To detect cross-browser incompatibilities, developers often resort to visually checking that each document produced by their application is consistently rendered across all relevant browsers. This manual testing approach is time consuming and error-prone. Existing cross-browser compatibility testing tools speed up this process. However, existing tools in this space suffer from over-sensitivity. Reducing the number of false positives produced by these testing tools is challenging, since defining criteria for classifying a difference as an incompatibility is to some extent subjective. This work presents a machine learning approach to improve the accuracy of two techniques for cross-browser compatibility testing - one based on image analysis and one based on DOM analysis. Two classification algorithms were used, namely classification trees and neural networks.OmniScriptum SRL, Str. Armeneasca 28/1, office 1, 2012 Chisinau 68 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783659185564

Titel
Diagnosis of Cross-Browser Compatibility Issues via Machine Learning
Autor
Nataliia Semenenko
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2014
Erscheinungsjahr
2014
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3659185566
ISBN-13
9783659185564
Artikelgewicht
119 Gramm
Abmessungen
220x150x5 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

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