Predição de mudanças conjuntas de artefatos de software com base em informações contextuais (2016)
- Authors:
- Autor USP: WIESE, IGOR SCALIANTE - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Subjects: TÉCNICAS DE PROGRAMAÇÃO; ARQUITETURA DE SOFTWARE
- Keywords: Acoplamento lógico
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O uso de abordagens de predição de mudanças conjuntas auxilia os desenvolvedores a encontrar artefatos que mudam conjuntamente em uma tarefa. No passado, pesquisadores utilizaram análise estrutural para construir modelos de predição. Mais recentemente, têm sido propostas abordagens que utilizam informações históricas e análise textual do código fonte. Apesar dos avanços obtidos, os desenvolvedores de software ainda não usam essas abordagens amplamente, presumidamente por conta do número de falsos positivos. A hipótese desta tese é que informações contextuais obtidas das tarefas, da comunicação dos desenvolvedores e das mudanças dos artefatos descrevem as circunstâncias e condições em que as mudanças conjuntas ocorrem e podem ser utilizadas para realizar a predição de mudanças conjuntas. O objetivo desta tese consiste em avaliar se o uso de informações contextuais melhora a predição de mudanças conjuntas entre dois arquivos em relação às regras de associação, que é uma estratégia frequentemente usada na literatura. Foram construídos modelos de predição específicos para cada par de arquivos, utilizando as informações contextuais em conjunto com o algoritmo de aprendizagem de máquina random forest. Os modelos de predição foram avaliados em 129 versões de 10 projetos de código aberto da Apache Software Foundation. Os resultados obtidos foram comparados com um modelo baseado em regras de associação. Além de avaliar o desempenho dos modelos de predição também foraminvestigadas a influência do modo de agrupamento dos dados para construção dos conjuntos de treinamento e teste e a relevância das informações contextuais. Os resultados indicam que os modelos baseados em informações contextuais predizem 88% das mudanças corretamente, contra 19% do modelo de regras de associação, indicando uma precisão 3 vezes maior. Os modelos criados com informações contextuais coletadas em cada versão do software apresentaram maior precisão que modelos construídos a partir de um conjunto arbitrário de tarefas. As informações contextuais mais relevantes foram: o número de linhas adicionadas ou modificadas, número de linhas removidas, code churn, que representa a soma das linhas adicionadas, modificadas e removidas durante um commit, número de palavras na descrição da tarefa, número de comentários e papel dos desenvolvedores na discussão, medido pelo valor do índice de intermediação (betweenness) da rede social de comunicação. Os desenvolvedores dos projetos foram consultados para avaliar a importância dos modelos de predição baseados em informações contextuais. Segundo esses desenvolvedores, os resultados obtidos ajudam desenvolvedores novatos no projeto, pois não têm conhecimento da arquitetura e normalmente não estão familiarizados com as mudanças dos artefatos durante a evolução do projeto. Modelos de predição baseados em informações contextuais a partir de mudanças de software são relativamente precisos e, consequentemente, podem serusados para apoiar os desenvolvedores durante a realização de atividades de manutenção e evolução de software
- Imprenta:
- Data da defesa: 18.03.2016
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ABNT
WIESE, Igor Scaliante. Predição de mudanças conjuntas de artefatos de software com base em informações contextuais. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02122016-140016/. Acesso em: 28 abr. 2024. -
APA
Wiese, I. S. (2016). Predição de mudanças conjuntas de artefatos de software com base em informações contextuais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02122016-140016/ -
NLM
Wiese IS. Predição de mudanças conjuntas de artefatos de software com base em informações contextuais [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02122016-140016/ -
Vancouver
Wiese IS. Predição de mudanças conjuntas de artefatos de software com base em informações contextuais [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02122016-140016/
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