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LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Silva, Alisson Solitto da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Localização de defeitos
Ontologia
Manutenção corretiva
Engenharia de software
Bug location
Ontology
Corrective maintenance
Software engineering
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/236496
Resumo: Os relatórios de defeitos ajudam a triagem de inconsistências encontradas durante todo o ciclo de vida do software, por possuírem informações valiosas para a Engenharia de Software. O processo de localização de defeitos busca identificar artefatos de código-fonte possivelmente relacionados ao defeito reportado. Essa tarefa executada de maneira manual é onerosa para os programadores responsáveis pela correção, que geralmente precisam realizar a análise no código-fonte para identificar o artefato defeituoso e, depois, realizar as manutenções necessárias. O processo de localização de defeitos auxilia os programadores delimitando o espaço de busca e identificando arquivos relevantes relacionados ao defeito. Geralmente, as metodologias adotadas para o processo de localização de defeitos utilizam técnicas de aprendizado de máquina com similaridade textual, algoritmos de classificação e agrupamento de arquivos de código-fonte de acordo com os dados extraídos dos relatórios de defeitos. Nessas abordagens de localização de defeitos, os arquivos de código-fonte são considerados como unidades, podendo gerar ruídos quando o arquivo de código-fonte é grande. Neste trabalho é apresentado um modelo de localização de defeitos utilizando o conhecimento semântico do código-fonte com o apoio de ontologias. O desempenho do modelo proposto foi avaliado em seis projetos de software relevantes de código aberto (AutoMapper, MsBuild, EfCore, AspNetCore, MQTTnet e NLog) utilizando as métricas de avaliação Top N Rank of Files (TNRF), Mean Reciprocal Rank (MRR) e Mean Average Precision (MAP). Os resultados mostram que o modelo proposto alcança resultados significativos.
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