https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3070
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
humbertoluizdeoliveiradalpra.pdf | 4.42 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Tipo: | Dissertação |
Título: | PROV-Process: proveniência de dados aplicada a processos de desenvolvimento de software |
Autor(es): | Dalpra, Humberto Luiz de Oliveira |
Primeiro Orientador: | Villela, Regina Maria Maciel Braga |
Co-orientador: | Menezes, Victor Ströele de Andrade |
Membro da banca: | Campos, Fernanda Cláudia Alves |
Membro da banca: | Gomes, Antônio Tadeu Azevedo |
Resumo: | O processo de desenvolvimento de software pode ser definido como um conjunto de atividades, métodos, práticas e transformações utilizadas para desenvolver e manter o software e seus produtos associados. A descrição simplificada deste processo é denominada modelo de processo, no qual definem-se as atividades para o desenvolvimento do software, as especificações dos produtos de cada atividade e a indicação dos papéis das pessoas envolvidas. A execução destes processos gera dados importantes sobre o mesmo. A análise devida do histórico destes dados pode resultar na descoberta de informações importantes, as quais podem contribuir para o entendimento de todo o processo e, consequentemente, colaborar para a melhoria deste. A palavra proveniência refere-se a origem, fonte, procedência de um determinado objeto. Em termos computacionais, proveniência é um registro histórico da derivação dos dados que pode auxiliar no entendimento do dado e/ou registro atual. Este trabalho apresenta a proposta de uma arquitetura que, através do uso de modelos de proveniência de dados, aliado a um modelo ontológico e técnicas de mineração de dados, visa identificar melhorias nos processos de desenvolvimento de software e apresentá-las ao gerente de projetos por meio de uma ferramenta. Esta ferramenta, através da importação dos dados de execução de processos, alimenta um banco de dados relacional, modelado conforme a especificação de um modelo de proveniência de dados. Estes dados são carregados em um modelo de Ontologia e em um arquivo de mineração de dados. Assim, os dados são submetidos a uma máquina de inferência, no modelo ontológico, e também a análise de um algoritmo que integra regras de classificação e associação, na mineração de dados. O resultado desta análise apresenta indícios de pontos de melhorias no processo de desenvolvimento de software. A arquitetura proposta baseia-se em trabalhos relacionados, os quais foram selecionados a partir da execução de uma revisão sistemática. |
Abstract: | The software development process can be defined as a set of activities, methods, practices and transformations used to develop and maintain the software and its related products. A simplified description of this process is called process model, which defines the activities for the development of software, product specifications of each activity and the indication of the roles of the people involved. The implementation of these processes generates important data on it. The proper analysis of the history of this data may result in the discovery of important information, which can contribute to the understanding of the process and therefore contribute to its improvement. The word provenance refers to the origin or source a particular object. In computer terms, provenance is a historical record of the derivation of data that can assist in the understanding of the data and / or the current record. This dissertation presents a proposal for an architecture that, through the use of data source models, combined with an ontological model and data mining techniques, aims to identify improvements in software development processes and present them to the project manager. This tool, by importing the process execution data, feeds a relational database, modeled based on a provenance model. These data are loaded into an ontology model and into a data mining file. Upon this loading, the data are processed by an inference machine, considering the ontological model, and also by an algorithm that integrates classification and association rules in data mining. The result of this analysis can presents points to improvements in the software development process. The proposed architecture is based on related work, which selected from the execution of a systematic review. |
Palavras-chave: | Proveniência de dados Ontologia Mineração de dados Provenance data Ontology Data Mining |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Sigla da Instituição: | UFJF |
Departamento: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3070 |
Data do documento: | 23-Ago-2016 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações) |
Os itens no repositório estão protegidos por licenças Creative Commons, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.