O reuso de padrÃes de software vem se tornando cada vez mais comum no desenvolvimento de sistemas, pois se trata de uma boa prÃtica de engenharia de software que visa promover a reutilizaÃÃo de soluÃÃes comprovadas para problemas recorrentes. No entanto, existe uma carÃncia de mecanismos que promovam a busca de padrÃes adequados a cada situaÃÃo. TambÃm hà uma dificuldade na detecÃÃo de relacionamentos existentes entre os padrÃes de software disponÃveis na literatura. Este trabalho apresenta o uso de tÃcnicas de mineraÃÃo de texto em um conjunto de padrÃes de software com o objetivo de identificar como esses padrÃes se relacionam. A tÃcnica de mineraÃÃo de textos busca extrair conceitos inteligentes a partir de grandes volumes de informaÃÃo textual. O padrÃo de software deve ser tratado dentro de mineraÃÃo de texto como um grande volume de texto com uma estrutura definida por seu template. Os graus de relacionamentos entre os padrÃes sÃo determinados nos possÃveis tipos de relacionamentos entre eles, bem como atravÃs de regras fundamentadas no conceito de PadrÃes de Software. Essas regras, aliadas à tÃcnica de mineraÃÃo de texto, geram as informaÃÃes de relacionamento desejadas. / The reuse of software patterns is becoming increasingly common in developing systems, because it is a good practice of engineering software that aims to promote the reuse of solutions to recurring problems. However, there is a lack of mechanisms that promote the search for patterns appropriate to each situation. There is also a difficulty in detecting relationships among the software patterns available in the literature.This work presents the use of techniques for text mining into a set of software patterns in order to identify how these patterns are related. The technique of mining, intelligent text search extract concepts from textual information.The software pattern should be treated within the mining of text as a volume of text with a defined structure for its template. The degrees of relationships among the patterns are possible in certain types of relationships among them, and through rules based on the concept of software pattern. These rules, coupled with the technique of text mining, generate information of relationship you want.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:1534 |
Date | 11 September 2006 |
Creators | Rute Nogueira Silveira de Castro |
Contributors | Rossana Maria de Castro Andrade, Javam de Castro Machado, Jerffeson Teixeira de Souza, MarÃa del Rosario Girardi GutiÃrrez |
Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em CiÃncia da ComputaÃÃo, UFC, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 3.4078 seconds