Pengelompokan Artefak Dokumen Perangkat Lunak Open Source Dengan Vektor Paragraf

Dalam beberapa tahun belakangan, perangkat lunak open source semakin bertumbuh. Tidak hanya perangkat lunak dalam bentuk final, namun komponen dan library perangkat lunak semakin berkembang setiap tahunnya. Github merupakan salah satu lokasi populer dalam mempublikasikan project open source. Ketersediaan dataset yang besar ini merupakan peluang bagi peneliti di bidang perangkat lunak development dalam mengembangkan risetnya. Perkembangan variasi artefak perangkat lunak membuat metode yang bersifat supervised menjadi sulit. Penilitian ini mencoba untuk melakukan pengelompokkan secara unsupervised dengan teknik clustering K-Means dan representasi paragraph vector. Langkah ini merupakan awalan dalam pembentukan model klasifikasi yang membutuhkan supervisi dalam pelabelan dokumennya. Hasil clustering menunjukkan dokumen dapat dapat di kelompokkan menjadi beberapa cluster dan hasil yang terbaik dilihat pada cluster dengan k berjumlah 6.Kata Kunci: document clustering, doc2vec, k-means clustering, artefak perangkat lunak

Desarrollo de un sistema web para la generación automática de revisión de literatura, aplicando técnicas de inteligencia artificial

Desarrollar una aplicación web para el análisis y extracción de información relevante de artículos de investigación aplicando técnicas de análisis de texto e inteligencia artificial.Actualmente, la revisión de bases de datos bibliográficas en la comunidad científica y/o educativa es un proceso arduo que conlleva mucho tiempo y esfuerzo por parte del investigador, por ello muchas investigaciones tienden a tener bajo impacto, ya que poseen información poco relevante o deficiente. Para mitigar esto es muy importante identificar la información existente en la literatura que pueda contribuir para el desarrollo y éxito de cualquier investigación de calidad. El presente trabajo de titulación tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación web que permita automatizar parte del proceso que se realiza en una revisión de literatura, enfocado principalmente en la generación de una matriz de conceptos a partir de artículos implementando técnicas de inteligencia artificial. Como primera parte se realizó una revisión bibliográfica referente al procesamiento y análisis de texto con el uso de inteligencia artificial, así como también algunos métodos que se podían utilizar para dar solución al problema. Previo al desarrollo del sistema se configuró el entorno de trabajo, en donde se usó Python como lenguaje de programación con el framework Flask, como motor de base de datos se utilizó MySQL y el IDE de Visual Studio Code. Para el desarrollo de la aplicación usamos la metodología Scrum, para lo cual se definió los roles, las historias de usuario y se planificó los distintos sprints hasta terminar con el desarrollo. Para la validación del sistema en general se aplicó una encuesta basada en el modelo de éxito de los sistemas de información planteado por Delone y MacLen en donde se evalúa la calidad del sistema, calidad de la información, calidad del servicio, uso, intención de uso, satisfacción de uso y los beneficios netos, de lo cual se obtuvo respuestas positivas con respecto al sistema.Ingenierí

Architecture Information Communication in Two OSS Projects: the Why, Who, When, and What

Architecture information is vital for Open Source Software (OSS) development, and mailing list is one of the widely used channels for developers to share and communicate architecture information. This work investigates the nature of architecture information communication (i.e., why, who, when, and what) by OSS developers via developer mailing lists. We employed a multiple case study approach to extract and analyze the architecture information communication from the developer mailing lists of two OSS projects, ArgoUML and Hibernate, during their development life-cycle of over 18 years. Our main findings are: (a) architecture negotiation and interpretation are the two main reasons (i.e., why) of architecture communication; (b) the amount of architecture information communicated in developer mailing lists decreases after the first stable release (i.e., when); (c) architecture communications centered around a few core developers (i.e., who); (d) and the most frequently communicated architecture elements (i.e., what) are Architecture Rationale and Architecture Model. There are a few similarities of architecture communication between the two OSS projects. Such similarities point to how OSS developers naturally gravitate towards the four aspects of architecture communication in OSS development.Comment: Preprint accepted for publication in Journal of Systems and Software, 202

Comparación de protocolos de comunicación para internet de las cosas (IoT)

La finalidad del presente artículo es contrastar los protocolos de comunicación para Internet de las Cosas (IoT), para esto, se aplica el Estudio de Mapeo Sistemático por medio del cual se realizan búsquedas en plataformas como IEEE Xplore y Scopus, así también con el Método AHP (Proceso Analítico Jerárquico) de esta forma se extraen las características más relevantes como seguridad, calidad de servicio, eficiencia energética, banda ancha y latencia de los protocolos de comunicación (HTTP, MQTT,DDS,XMPP,AMQP y CoAP). Posteriormente se utilizan estos criterios para el Método AHP obteniendo como resultado que el protocolo CoAP ofrece un 26% de seguridad, 24% de latencia, 21% de efectividad energética mayor a los demás protocolos y un 22% y 19% de ancho de banda y calidad de servicio respectivamente, seguido del protocolo MQTT con 24% de seguridad,14% de latencia,14% de efectividad energética,12% de ancho de banda y un 24% de calidad de servicio mayor a los demás protocolos sin dejar de lado a AMQP con 16% de seguridad,17% de latencia,19% de efectividad energética,12 % de ancho de banda y 15% de calidad de servicio, este protocolo a pesar de tener porcentajes aceptables para IoT requiere de más recursos físicos con los que se deben trabajar, tal es el caso de HTTP y MQTT.The purpose of this article is to contrast the communication protocols for the Internet of Things (IoT), for this, the Systematic Mapping Study is applied through which searches are made in platforms such as IEEE Xplore and Scopus, as well as with the AHP Method (Hierarchical Analytical Process) in this way the most relevant characteristics such as security are extracted, quality of service, energy efficiency, broadband and latency of communication protocols (HTTP, MQTT, DDS, XMPP, AMQP and CoAP). Subsequently, these criteria are used for the AHP Method obtaining as a result that the CoAP protocol offers 26% security, 24% latency, 21% of energy effectiveness greater than the other protocols and 22% and 19% of bandwidth and quality of service respectively, followed by the MQTT protocol with 24% security, 14% latency, 14% of energy effectiveness, 12% of bandwidth and 24% of quality of service greater than the other protocols without neglecting AMQP with 16% security, 17% of latency, 19% of energy effectiveness, 12% of bandwidth and 15% of quality of service, this protocol despite having acceptable percentages for IoT requires more physical resources with which to work, such is the case with HTTP and MQTT