Defesa de Dissertação de Mestrado - Erickson Filipe Guedes dos Santos

postado em 2 de fev de 2016 06:53 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG   [ 25 de mai de 2016 04:28 atualizado‎(s)‎ ]
Candidato: Erickson Filipe Guedes dos Santos
Título do trabalho: Identificação de especialistas em software por conhecimento social
Orientador(es): Dalton Serey e Jorge C. A. de Figueiredo

Data: 29/02/2016
Horário: 13h
Local: Auditório do SPLab

Banca examinadora:(mais detalhes abaixo) Roberto Almeida Bittencourt (UEFS), (), João Arthur Brunet Monteiro (UFCG), (UFCG).
Resumo: No contexto de manutenção e evolução de software, encontrar e manter atualizada a lista de especialistas de uma equipe de desenvolvimento e quais trechos de código eles dominam, apesar de importantes, não são tarefas simples. Se usado adequadamente, o conhecimento de quem são os especialistas pode facilitar o trabalho de uma equipe de desenvolvimento. Esse conhecimento permite aos desenvolvedores saber a quem consultar quando possuírem dúvidas sobre algum trecho de código, além de propiciar economia de tempo e esforço de gerentes no processo de alocação de tarefas, entre outros benefícios. Contudo, conhecimento é um conceito difícil de ser observado e medido, e, por isso, existem diversas abordagens que utilizam heurísticas diferentes para modelar o conhecimento de desenvolvedores e automatizar a indicação de especialistas. A maioria das abordagens faz uso de artefatos como mensagens presentes em listas de e-mail, relatório de bugs corrigidos e registro de modificações de código fonte que podem ser acessados a partir de sistemas de controle de versão. No entanto, acreditamos que as melhores recomendações de especialistas são realizadas a partir do conhecimento que está distribuído entre os integrantes de uma equipe. E, a melhor forma de coletá-lo é a partir de discussão e consenso entre a equipe. Por essa razão, propomos uma abordagem, intitulada Votação, que visa indicar os especialistas a partir da contagem de votos extraídos das percepções individuais dos membros de uma equipe. A avaliação da abordagem foi realizada comparando-a com outras três existentes em termos de precision, recall, f-measure e NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain). Os resultados da avaliação indicaram que Votação se mostrou uma abordagem promissora, obtendo destaque em relação à métrica recall.
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