The purpose of this research was to create measures and models for the evaluation of Open Source Software (OSS) projects. An exploratory analysis of the development and maintenance processes in OSS was conducted for this purpose. Data mining and text mining techniques were used to discover knowledge from transactional datasets maintained on OSS projects. Large and comprehensive datasets were used to formulate, test and validate the models. A new multidimensional measure of OSS project performance, called project viability was defined and validated. A theoretical and empirical measurement framework was used to evaluate the new measure. OSS project data from SourceForge.net was used to validate the new measure. Results indicated that project viability is a measure of the performance of OSS projects. Three models were then created for each dimension of project viability. Multiple data mining techniques were used to create the models. Variables identified from process, product, resource and end-user characteristics of the project were used. The use of new variables created through text mining improved the performance of the models. The first model was created for OSS projects in the development phase. The results indicated that end-user involvement could play a significant role in the development of OSS projects. It was also discovered that certain types of projects are more suitable for development in OSS communities. The second model was developed for OSS projects in their maintenance phase. A two-stage model for maintenance performance was selected. The results indicated that high project usage and usefulness could improve the maintenance performance of OSS projects. The third model was developed to investigate the affects of maintenance activities on the project internal structure. Maintenance data for Linux project was used to develop a new taxonomy for OSS maintenance patches. These results were then used to study the affects of various types of patches on the internal structure of the software. It was found that performing proactive maintenance on the software moderates its internal structure.

Orientadores: Ana Cervigni Guerra, Luiz Eduardo Buzato / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T01:22:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tiago_AdrianoGarcia_M.pdf: 2213856 bytes, checksum: 37d26d4b397473ca137d67efbc23e673 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Avaliar produtos de software constitui uma atividade em que a demanda cresce significativamente, pois os usuários exigem cada vez mais por qualidade, eficiência, eficácia. Modelos e Métodos de avaliação da qualidade de processos e produtos de software têm se firmado como um valioso auxílio à obtenção de produtos de software com qualidade aprimorada e mais confiáveis. Para essa avaliação constitui fundamental ferramenta a medição dos artefatos e processos que envolvem o desenvolvimento de produtos de software. As características do processo de desenvolvimento de software dependem de um gerenciamento efetivo, baseado em um plano de projeto definido com base em estimativas mais precisas. Por meio do presente estudo, pesquisas sobre tamanho e estimativas de complexidade para sistemas de software são o foco na fundamentação das bases da Engenharia de Software. Descreve-se aqui, conceitos importantes para o entendimento da base fundamental para uso de métricas. Uma Metodologia para Métricas de Qualidade de Software, baseadas no trabalho da ISO/IEC esta descrito e pretende interpretar a nova norma ISO/IEC 9126-2. Contribui para os esforços para a melhoria da qualidade de software e melhoria na execução do processo de medição, utilizando-se como primeiro passo o presente trabalho. O resultado desse trabalho é uma compilação em relação aos benefícios do uso de métricas à sua implementação no processo de desenvolvimento de software, considerando-se os aspectos tecnológicos, humanos e econômicos envolvidos em cada tópico abordado ao longo do trabalho. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Engenharia de Software / Mestre Profissional em Computação