Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Porto, Wemerson Thayne Vital |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/2891
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Resumo: |
Encontrar especialistas em desenvolvimento de software geralmente ? uma despesa operacional significativa para as empresas. Para aliviar esse problema, alguns pesquisadores propuseram diferentes estrat?gias para encontrar especialistas. Apesar desses esfor?os, tais estrat?gias implicam em solu??es espec?ficas e julgamentos espec?ficos que levam a diferentes conclus?es, apesar de contribui??es semelhantes. Neste trabalho, constru?mos a compreens?o do dom?nio selecionando m?tricas de autoria de c?digo-fonte por meio de uma revis?o da literatura, a partir da? propusemos um prot?tipo de ferramenta que usa essas m?tricas na identifica??o de especialistas em c?digo-fonte de software em v?rios projetos, dispon?vel no reposit?rio de c?digo-fonte, GitHub. A partir desses resultados, realizamos uma avalia??o com tr?s abordagens baseadas: em n?mero de commit, linhas de c?digo modificadas e em grau de conhecimento, buscando analisar 100 projetos open-source para identifica??o de especialistas a partir do c?digo-fonte. Nesta avalia??o, realizamos uma compara??o da converg?ncia de especialistas a partir das m?tricas computadas pelo prot?tipo e percebemos que estas m?tricas apresentam uma rela??o de converg?ncia de 50,15% nas indica??es de especialistas. Avaliamos tamb?m as m?tricas em um projeto privado, para tanto, foi constru?do um or?culo para comparar os resultados apontados pelo prot?tipo e o conhecimento real dos desenvolvedores. Os resultados apontam que, para um cen?rio, de um pequeno projeto com poucos desenvolvedores, as m?tricas apresentam uma taxa de assertividade de 55%, 65% e 70%, para abordagens baseadas em n?mero de linhas modificadas, m?tricas de n?mero de commit e grau de conhecimento, respectivamente. Este trabalho adiciona-se ao corpo de conhecimento sobre determina??o autom?tica de conhecimento de c?digo-fonte de software, mostrando a viabilidade e fornecendo uma avalia??o do potencial uso de m?tricas de conhecimento de c?digo-fonte usadas em reposit?rios de c?digo-fonte de software. |
