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Investigação sobre uso de vocabulário de código fonte para identificação de especialistas. / Research on the use of source code vocabulary to identify specialists.

SANTOS, Katyusco de Farias. 08 May 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-05-08T16:28:56Z No. of bitstreams: 1 KATYUSCO DE FARIAS SANTOS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2015..pdf: 6449694 bytes, checksum: 9e1346ec6a91417520be4a04624afaa1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-08T16:28:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KATYUSCO DE FARIAS SANTOS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2015..pdf: 6449694 bytes, checksum: 9e1346ec6a91417520be4a04624afaa1 (MD5) Previous issue date: 2015-02-28 / Identificadores e comentários de um código fonte constituem o vocabulário de software. Pesquisas apontam vocabulários como uma fonte valorosa de informação sobre o projeto. Para entender a natureza e o potencial dos vocabulários, desenvolvemos um ferramental capaz de extraí-los a partir de código fonte. Explorando os dados estatisticamente, identificamos duas propriedades de vocabulários: tamanho, expresso como função de potência de LOC (Lines-Of-Code); e a repetição de seus termos, que se ajusta a uma distribuição log-normal. Vocabulários, bem como suas propriedades e operações foram formalizadas baseadas no conceito de multisets. O ferramental de extração e a formalização viabilizaram cooperações científicas sobre a utilidade de vocabulário sem atividades de manutenção. Esse conhecimento acumulado revelou que vocabulário pouco foi explorado como insumo à modelagem de conhecimento de código. Desenvolvemos então uma abordagem para identificar especialistas de código cujo conhecimento é definido pela similaridade existente entre vocabulários das entidades e dos desenvolvedores. Comparamos a precisão e cobertura da nossa abordagem com de duas outras: baseada em commits e baseada em percentual de LOC modificadas. Os resultados apontam que para indicar um único especialista, top-1, a nossa abordagem tem uma precisão menor, entre 29.9% e 10% que as abordagens de baseline. Já para indicar mais de um desenvolvedor especialista, até top-3, a nossa abordagem tem uma acurácia melhor de até 18.7% em relação as de baseline. Identificamos também que o conhecimento definido por similaridade quando combinado com um modelo baseado em autoria aumenta a capacidade de identificar especialistas, no R2 do modelo, em mais de 4 pontos percentuais. Concluímos que além de poder ser utilizado de forma isolada para modelar conhecimento de código e assim identificar especialistas, o vocabulário pode ser um componente adicional a modelos de conhecimento baseados em autoria e propriedade, já que capturam aspectos diferentes dos existentes nesse modelos. / Identifiers and comments from a source code are the software vocabulary. Research point vocabularies as a valuable source of information about the project. To understand we developed a tool that extract them from source code. Exploring the data statistically, we identify two vocabularies properties: vocabulary size, that is a power function of LOC (Lines-Of-Code) and the repetition of vocabulary terms that fits alog-normal distribution. Vocabulary as well as their properties and operations were formalized based on the concept of multisets. Extraction tool and formalization made possible scientific cooperation on usage of vocabulary in maintenance activities. This accumulated knowledge has shown that vocabulary was not explored as an input to code knowledge. Then we developed a code experts identification approach whose knowledge is defined by existing similarity between entities and developers vocabularies. We compared precision and recall with two baseline approaches: based on commits and based on percentage of modified LOC.The results show that to indicate a single specialist, top-1, our approach has alower precision, between 29.9% and 10%,than baseline approaches. More than one specialist-developer, up to top-3, our approach has better accuracy of up to 18.7% over those of the baselines. We also identify that the knowledge defined by similarity when combined with an authorship model enhances the ability to identify experts, R2 of the model, by more than 4 points. We conclude that vocabulary can be solely used to expertise, and thus identify experts. In addition, vocabulary can be an additional component for models based on authorship and ownership, since it captures different aspects from ones existing in these models.
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Estudo do uso de vocabulários para analisar o impacto de relatórios de defeitos a código-fonte. / Study the use of vocabularies to analyze the impact of defect reports on source code.

CAVALCANTI, Diego Tavares. 28 September 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-09-28T14:01:43Z No. of bitstreams: 1 DIEGO TAVARES CAVALCANTI - DISSERTAÇÃO PPGCC 2012..pdf: 11733349 bytes, checksum: 59909ce95d6ea71dea6e9686d3d20c33 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-28T14:01:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIEGO TAVARES CAVALCANTI - DISSERTAÇÃO PPGCC 2012..pdf: 11733349 bytes, checksum: 59909ce95d6ea71dea6e9686d3d20c33 (MD5) Previous issue date: 2012-11-26 / Localizar e corrigir defeitos são tarefas comuns no processo de manutenção de software. Entretanto, a atividade de localizar entidades de código que são possivelmente defeituosas e que necessitam ser modificadas para a correção de um defeito, não é trivial. Geralmente, desenvolvedores realizam esta tarefa por meio de um processo manual de leitura e inspeção do código, bem como de informações cadastradas em relatórios de defeitos. De fato, é necessário que os desenvolvedores tenham um bom conhecimento da arquitetura e do design do software a fim de realizarem tal tarefa. Entretanto, este conhecimento fica espalhado por entre a equipe e requer tempo para ser adquirido por novatos. Assim, é necessário o desenvolvimento de técnicas que auxiliem na tarefa de análise de impacto de relatórios de defeitos no código, independente da experiência do desenvolvedor que irá executá-la. Neste trabalho, apresentamos resultados de um estudo empírico no qual avaliamos se a análise automática de vocabulários de relatórios de defeitos e de software pode ser útil na tarefa de localizar defeitos no código. Nele, analisamos similaridade de vocabulários como fator para sugerir classes que são prováveis de serem impactadas por um dado relatório de defeito. Realizamos uma avaliação com oito projetos maduros de código aberto, desenvolvidos em Java, que utilizam Bugzilla e JIRA como seus repositórios de defeitos. Nossos resultados indicam que a análise de ambos os vocabulários é, de fato, uma fonte valiosa de informação, que pode ser utilizada para agilizar a tarefa de localização de defeitos. Para todos os sistemas estudados, ao considerarmos apenas análise de vocabulário, vimos que, mesmo com um ranking contendo apenas 8% das classes de um projeto, foi possível encontrar classes relacionadas ao defeito buscado em até 75% dos casos. Portanto, podemos concluir que, mesmo que não possamos utilizar vocabulários de software e de relatórios de defeitos como únicas fontes de informação, eles certamente podem melhorar os resultados obtidos, ao serem combinados com técnicas complementares. / Locating and fixing bugs described in bug reports are routine tasks in software development processes. A major effort must be undertaken to successfully locate the (possibly faulty) entities in the code that must be worked on. Generally, developers map bug reports to code through manual reading and inspection of both bug reports and the code itself. In practice, they must rely on their knowledge about the software architecture and design to perform the mapping in an efficient and effective way. However, it is well known that architectural and design knowledge is spread out among developers. Hence, the success of such a task is directly depending on choosing the right developer. In this paper, we present results of an empirical study we performed to evaluate whether the automated analysis of bug reports and software vocabularies can be helpful in the task of locating bugs. We conducted our study on eight versions of six mature Java open-source projects that use Bugzilla and JIRA as bug tracking systems. In our study, we have used Information Retrieval techniques to assess the similarity of bug reports and code entities vocabularies. For each bug report, we ranked ali code entities according to the measured similarity. Our results indicate that vocabularies are indeed a valuable source of information that can be used to narrow down the bug-locating task. For ali the studied systems, considering vocabulary similarity only, a Top 8% list of entities has about 75% of the target entities. We conclude that while vocabularies cannot be the sole source of information, they can certainly improve results if combined with other techniques.

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