Mineração de repositórios de software modelos de previsão de pedidos de evolução de software


Autoria(s): Silva, Maria Goreti Simão da
Contribuinte(s)

Goulão, Miguel

Data(s)

13/01/2014

13/01/2014

2013

Resumo

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

A descoberta, ou confirmação, de tendências e padrões na evolução de sistemas de software tem vindo a conferir relevância à mineração de repositórios de software. A Engenharia de Software recorre assim a abordagens específicas para a mineração de dados, originários da construção de software, tais como: código-fonte, histórico de versões (logs), relatórios de erros (rastreio de defeitos), entre outros. Os membros da equipa de desenvolvimento são um recurso valioso no processo de desenvolvimento e manutenção de um software. Para otimizar o seu trabalho têm surgido ferramentas de software integradas e ligadas às atividades de desenvolvimento que permitem que os dados (tais como, pedidos de evolução, repositórios de controlo de versões, entre outros) sejam armazenados automaticamente. Estes dados poderão então ser recuperados e devidamente tratados para que se obtenha informação importante para uma melhoria do processo de desenvolvimento de software. A mineração de dados nos repositórios do processo de desenvolvimento permite detetar tendências e padrões quer no processo de desenvolvimento quer nos artefactos desenvolvidos, constituindo assim uma importante ferramenta de apoio à gestão desse processo. Pretendemos com este estudo usar a informação contida em repositórios de pedidos de evolução para criar modelos de previsão da distribuição desses pedidos ao longo do tempo. Esse tipo de modelos é útil para facilitar a gestão do processo de desenvolvimento e manutenção de software, na medida em que permitem prever períodos em que a densidade de pedidos será maior, contrastando com outros em que há menos pedidos, sendo essa informação relevante para a alocação de recursos humanos ao processo de desenvolvimento e manutenção. A abordagem a utilizar visa estudar que tipos de modelos são mais adequados, conforme o volume de dados histórico existente e o padrão de versões a que o repositório diz respeito. Em particular, queremos saber: - Será que a escolha do “melhor” modelo é relativamente estável, ou muito volátil? A implicação é que podemos ter de atualizar modelos muito frequentemente, ou nem por isso. - Será que os modelos que integram informação sazonal se tornam dominantes? Se sim, quanto tempo de dados históricos é necessário para que a informação sazonal seja relevante?

Identificador

http://hdl.handle.net/10362/10983

Idioma(s)

por

Publicador

Faculdade de Ciências e Tecnologia

Direitos

openAccess

Palavras-Chave #Repositórios de software #Sistemas de rastreio de defeitos #Evolução de software #Modelos de previsão #Séries temporais
Tipo

masterThesis