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.
id UNSP_8b15d3333c91ee54e5431cd9c26201d3
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/236496
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str
spelling LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologiaLOBUS-OWL: ontology supported source code bug location modelLocalização de defeitosOntologiaManutenção corretivaEngenharia de softwareBug locationOntologyCorrective maintenanceSoftware engineeringOs 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.Bug reports help triage inconsistencies found throughout the software lifecycle, as these reports contain valuable information for Software Engineering. The bug location process seeks to identify source code artifacts possibly related to the reported bug. This manually performed task is costly for the programmers responsible for the correction, who usually need to perform analysis on the source code to identify the defective artifact and then carry out the necessary maintenance. The bug location process helps programmers by delimiting the search space and identifying relevant files related to the bug report. Generally, the methodologies adopted for the process of localization bugs use machine learning techniques with textual similarity, classification algorithms and grouping of source code files according to the data extracted from bug reports. In these bug location approaches, source code files are considered as single units, and may generate noise when the source code file is large. In this work, a bug location model is presented using semantic domain knowledge of the source code with the support of ontologies. We evaluated the performance of the proposed model in six relevant open source software projects (AutoMapper, MsBuild, EfCore, AspNetCore, MQTTnet and NLog) and carried out the experiments using the evaluation metrics Top N Rank of Files (TNRF), Mean Reciprocal Rank (MRR) and Mean Average Precision (MAP). The results show that the proposed model achieves significant results.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Garcia, Rogério Eduardo [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Silva, Alisson Solitto da2022-09-09T11:45:47Z2022-09-09T11:45:47Z2022-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/23649633004153073P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2025-10-22T17:15:27Zoai:repositorio.unesp.br:11449/236496Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462025-10-22T17:15:27Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
LOBUS-OWL: ontology supported source code bug location model
title LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
spellingShingle LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
Silva, Alisson Solitto da
Localização de defeitos
Ontologia
Manutenção corretiva
Engenharia de software
Bug location
Ontology
Corrective maintenance
Software engineering
title_short LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
title_full LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
title_fullStr LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
title_full_unstemmed LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
title_sort LOBUS-OWL: modelo de localização de defeitos em código-fonte apoiado por ontologia
author Silva, Alisson Solitto da
author_facet Silva, Alisson Solitto da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Garcia, Rogério Eduardo [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Alisson Solitto da
dc.subject.por.fl_str_mv Localização de defeitos
Ontologia
Manutenção corretiva
Engenharia de software
Bug location
Ontology
Corrective maintenance
Software engineering
topic Localização de defeitos
Ontologia
Manutenção corretiva
Engenharia de software
Bug location
Ontology
Corrective maintenance
Software engineering
description 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.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-09-09T11:45:47Z
2022-09-09T11:45:47Z
2022-07-25
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/236496
33004153073P2
url http://hdl.handle.net/11449/236496
identifier_str_mv 33004153073P2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv repositoriounesp@unesp.br
_version_ 1854955020763529216

Registros relacionados