Software Defect Association Mining and Defect Correction Effort Prediction

Much current software defect prediction work concentrates on the number of defects remaining in software system. In this paper, we present association rule mining based methods to predict defect associations and defect-correction effort. This is to help developers detect software defects and assist project managers in allocating testing resources more effectively. We applied the proposed methods to the SEL defect data consisting of more than 200 projects over more than 15 years. The results show that for the defect association prediction, the accuracy is very high and the false negative rate is very low. Likewise for the defect-correction effort prediction, the accuracy for both defect isolation effort prediction and defect correction effort prediction are also high. We compared the defect-correction effort prediction method with other types of methods: PART, C4.5, and Na¨ıve Bayes and show that accuracy has been improved by at least 23%. We also evaluated the impact of support and confidence levels on prediction accuracy, false negative rate, false positive rate, and the number of rules. We found that higher support and confidence levels may not result in higher prediction accuracy, and a sufficient number of rules is a precondition for high prediction accuracy

Decentralized Crowdfunding Platform Using Blockchain

Few years back, blockchain was particularly used to support cryptocurrencies, but after some decades, more and more sectors are adopting this brand-new technology. Blockchain will used by the majority of technologies in the future as an effective means of conducting online transactions. Crowdfunding platforms are one of the industries to which blockchain technology may be applied. Although crowdfunding is quite common online, there are still some problems with it. Projects that don't finish on schedule, don't finish at all, or don't provide what they promised cause trust concerns. Additionally, crowdfunding sites serve as intermediaries, so you must put your faith in them to transmit your cash properly. This project solves these problems by integrating Ethereum smart contracts with the crowdfunding platform, scams may be avoided, and it is ensured that projects can be fulfilled within the specified time frame. With the use of blockchain technology, decentralised crowdfunding offers more accessibility, transparency, and reduced fees. The ability to immediately create, watch, and donate to crowdfunding campaigns via the blockchain is the most crucial feature. The decentralised crowdfunding platform is linked to the blockchain and fea-tures authoring solidity code, pairing metamasks, interacting with smart contracts, and sending Ethereum across the network

Procesamiento de lenguaje natural para estudiar completitud de requisitos

La Ingeniería de Software incluye el estudio inicial de los requisitos del sistema de software a desarrollar. A ello se dedican los Ingenieros de Requisitos, generando modelos que logren representar las necesidades de los clientes y usuarios y las soluciones a las mismas. El desarrollo de modelos de requisitos en lenguaje natural facilita la interacción entre todos los involucrados, aunque contribuye a generar ambigüedades. Por otro lado se ha comprobado la existencia de omisiones en una cantidad muy superior a la imaginada intuitivamente. Por su propia naturaleza, las omisiones son notoriamente elusivas. El desarrollo de un mismo modelo acerca del mismo problema por personas diferentes es la forma más eficaz para vislumbrar la magnitud de las omisiones en el dominio de la Ingeniería de Requisitos y posiblemente en muchas otras áreas. Para realizar estudios sobre la completitud de los modelos desarrollados, a fin de mejorar la calidad de los mismos, se ha propuesto la generación de una herramienta de software que permita comparar modelos escritos en lenguaje natural. Se propone que esta herramienta utilice recursos del Procesamiento del Lenguaje Natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento de lenguaje natural para estudiar completitud de requisitos

La Ingeniería de Software incluye el estudio inicial de los requisitos del sistema de software a desarrollar. A ello se dedican los Ingenieros de Requisitos, generando modelos que logren representar las necesidades de los clientes y usuarios y las soluciones a las mismas. El desarrollo de modelos de requisitos en lenguaje natural facilita la interacción entre todos los involucrados, aunque contribuye a generar ambigüedades. Por otro lado se ha comprobado la existencia de omisiones en una cantidad muy superior a la imaginada intuitivamente. Por su propia naturaleza, las omisiones son notoriamente elusivas. El desarrollo de un mismo modelo acerca del mismo problema por personas diferentes es la forma más eficaz para vislumbrar la magnitud de las omisiones en el dominio de la Ingeniería de Requisitos y posiblemente en muchas otras áreas. Para realizar estudios sobre la completitud de los modelos desarrollados, a fin de mejorar la calidad de los mismos, se ha propuesto la generación de una herramienta de software que permita comparar modelos escritos en lenguaje natural. Se propone que esta herramienta utilice recursos del Procesamiento del Lenguaje Natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento de lenguaje natural para estudiar completitud de requisitos

La Ingeniería de Software incluye el estudio inicial de los requisitos del sistema de software a desarrollar. A ello se dedican los Ingenieros de Requisitos, generando modelos que logren representar las necesidades de los clientes y usuarios y las soluciones a las mismas. El desarrollo de modelos de requisitos en lenguaje natural facilita la interacción entre todos los involucrados, aunque contribuye a generar ambigüedades. Por otro lado se ha comprobado la existencia de omisiones en una cantidad muy superior a la imaginada intuitivamente. Por su propia naturaleza, las omisiones son notoriamente elusivas. El desarrollo de un mismo modelo acerca del mismo problema por personas diferentes es la forma más eficaz para vislumbrar la magnitud de las omisiones en el dominio de la Ingeniería de Requisitos y posiblemente en muchas otras áreas. Para realizar estudios sobre la completitud de los modelos desarrollados, a fin de mejorar la calidad de los mismos, se ha propuesto la generación de una herramienta de software que permita comparar modelos escritos en lenguaje natural. Se propone que esta herramienta utilice recursos del Procesamiento del Lenguaje Natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Agregando semántica a técnicas de predicción de completitud en modelos de requisitos

En casi todas las ramas de la ingeniería se genera un bosquejo/maqueta/plano/diagrama que representa el artefacto a construir. A través de él, se planifica la construcción de ese artefacto y se asegura que responda a las expectativas de los clientes. Sin embargo, en la Ingeniería de Software la dificultad se centra justamente en la representación del producto a construir, pues dicho producto (el software) es en sí mismo una representación parcial del mundo real. Esto requiere prestar especial atención a la generación de dichos modelos para que sean precisos, correctos y completos. El proceso de desarrollo de software debe arrancar elaborando modelos de requisitos con la calidad apropiada, siendo la completitud de los mismos una característica primordial. Aplicar técnicas de verificación y validación de los modelos debe formar parte de las actividades continuas del proceso de desarrollo, aunque ellas no permiten asegurar el grado de completitud alcanzado. Es necesario recurrir a técnicas predictivas que realicen estimaciones del tamaño esperado del modelo de requisitos. Se propone entonces agregar análisis semántico a la aplicación de estas técnicas predictivas, en particular el Método de Captura y Recaptura. Esto conllevará a establecer mejoras al proceso de construcción de los modelos de requisitos.Eje: Ingeniería de softwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hipótesis bayesiana en modelos de completitud

La Ingeniería de Requisitos (IR) provee métodos, técnicas y herramientas para ayudar a los ingenieros a elicitar y especificar requisitos, asegurando el máximo de calidad y completitud. Sin embargo, el problema de la completitud es una amenaza constante a la calidad de los requisitos. La completitud es una meta inalcanzable y estimar el grado de completitud logrado en cualquier momento del proyecto es muy difícil. Esta situación no es única en el proceso global de desarrollo de software. Ocurre algo muy similar, por ejemplo, en las pruebas o inspecciones de software. Y este problema se produce también en otras áreas del conocimiento. En este artículo se presenta un proyecto que pretende analizar datos de captura y recaptura en el proceso de Ingeniería de Requisitos utilizando un nuevo punto de vista. Se considerará como posible el acoplamiento entre los diferentes factores que inciden en la probabilidad de captura.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hipótesis bayesiana en modelos de completitud

La Ingeniería de Requisitos (IR) provee métodos, técnicas y herramientas para ayudar a los ingenieros a elicitar y especificar requisitos, asegurando el máximo de calidad y completitud. Sin embargo, el problema de la completitud es una amenaza constante a la calidad de los requisitos. La completitud es una meta inalcanzable y estimar el grado de completitud logrado en cualquier momento del proyecto es muy difícil. Esta situación no es única en el proceso global de desarrollo de software. Ocurre algo muy similar, por ejemplo, en las pruebas o inspecciones de software. Y este problema se produce también en otras áreas del conocimiento. En este artículo se presenta un proyecto que pretende analizar datos de captura y recaptura en el proceso de Ingeniería de Requisitos utilizando un nuevo punto de vista. Se considerará como posible el acoplamiento entre los diferentes factores que inciden en la probabilidad de captura.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estimando completitud en Ingeniería de Requisitos

La Ingeniería de Requisitos provee mecanismos para elicitar y especificar requisitos, procurando maximizar calidad y completitud. Sin embargo, estimar el grado de completitud de los requisitos de un sistema de software es muy difícil. El mismo problema se presenta en diversas áreas del proceso de desarrollo de software. La introducción de técnicas de predicción basadas en modelos estadísticos lleva ya varios años en el campo de la Ingeniería de Software, con muy buenos resultados. Este proyecto pretende estudiar la completitud de los requisitos de un proyecto de software, analizando la completitud de cada uno de los modelos utilizados en el proceso de obtención de los requisitos, y el impacto que la completitud de cada modelo tiene sobre el resto.Eje: Ingeniería de software y base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI