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Previous issue date: 2014-11-19 / Recommendation systems try to guide the user carrying out a task providing him with
useful information about it. Considering the context of software development, programs
are ever increasing, making it difficult to carry out a detailed verification of warnings
generated by automatic static analyzers. In this work, we propose a recommendation
system, called WarningsFIX, which aims at helping developers on handling the high
number of warnings reported by automatic static analyzers. The back end of this system is
composed of seven open-source static analysis tools collecting data, which subsequently
are used for visualizing information through TreeMaps. The intention is to combine the
outcomes of different static analyzers such that WarningsFIX recommends the analysis
of warnings with highest chance to be a true positive. Therefore, the information related
to warnings are displayed in four levels of detail: program, package, class, and line. The
nodes may be classified in the first three levels: amount of warnings, number of tools and
suspicions rate. An exploratory study was carried out and the limitations, advantages and
disadvantages of the proposed approach were discussed. / O Sistema de Recomendação apoia um usuário na realização de uma tarefa. Considerando
o atual contexto do desenvolvimento de software, programas estão cada vez maiores,
tornando difícil a realização de uma avaliação detalhada dos avisos gerados pelos
analisadores estáticos. Nesse trabalho, propõe-se um sistema de recomendação, chamado
WarningsFIX, que tem objetivo de ajudar os desenvolvedores manipular o alto nível dos
avisos emitidos pelos analisadores estáticos. O back end desse sistema é composto de sete
ferramentas de análise estática de código aberto para coleta de dados, que são visualizados
por meio de TreeMap. O objetivo é combinar os resultados de diferentes analisadores
estáticos, assim recomendar a análise de avisos com alta chance de ser verdadeiro positivo.
Portanto, a informações relacionadas ao nó são visualizadas em quatro níveis de
visualização: programa, pacote, classe e linha. Além disso, os nós podem ser classificados
em três tipos: quantidade de avisos, quantidade de ferramentas e taxa de suspeição. Um
estudo exploratório foi realizado e as limitações, vantagens e desvantagens da abordagem
proposta foram discutidas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4338 |
| Date | 19 November 2014 |
| Creators | Mendonça, Vinícius Rafael Lobo de |
| Contributors | Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo, Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo, Rodrigues, Cássio Leonardo, Delamaro, Márcio Eduardo |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 8930092515683771531 |
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