Definition of Descriptive and Diagnostic Measurements for Model Fragment Retrieval

Tesis por compendio[ES] Hoy en día, el software existe en casi todo. Las empresas a menudo desarrollan y mantienen colecciones de sistemas de software personalizados que comparten algunas características entre ellos, pero que también tienen otras características particulares. Conforme el número de características y el número de variantes de un producto crece, el mantenimiento del software se vuelve cada vez más complejo. Para hacer frente a esta situación la Comunidad de Ingeniería del Software basada en Modelos está abordando una actividad clave: la Localización de Fragmentos de Modelo. Esta actividad consiste en la identificación de elementos del modelo que son relevantes para un requisito, una característica o un bug. Durante los últimos años se han propuesto muchos enfoques para abordar la identificación de los elementos del modelo que corresponden a una funcionalidad en particular. Sin embargo, existe una carencia a la hora de cómo se reportan las medidas del espacio de búsqueda, así como las medidas de la solución a encontrar. El objetivo de nuestra tesis radica en proporcionar a la comunidad dedicada a la actividad de localización de fragmentos de modelo una serie de medidas (tamaño, volumen, densidad, multiplicidad y dispersión) para reportar los problemas de localización de fragmentos de modelo. El uso de estas novedosas medidas ayuda a los investigadores durante la creación de nuevos enfoques, así como la mejora de aquellos enfoques ya existentes. Mediante el uso de dos casos de estudio reales e industriales, esta tesis pone en valor la importancia de estas medidas para comparar resultados de diferentes enfoques de una manera precisa. Los resultados de este trabajo han sido redactados y publicados en foros, conferencias y revistas especializadas en los temas y contexto de la investigación. Esta tesis se presenta como un compendio de artículos acorde a la regulación de la Universitat Politècnica de València. Este documento de tesis presenta los temas, el contexto y los objetivos de la investigación. Presenta las publicaciones académicas que se han publicado como resultado del trabajo y luego analiza los resultados de la investigación.[CA] Hui en dia, el programari existix en quasi tot. Les empreses sovint desenrotllen i mantenen col·leccions de sistemes de programari personalitzats que compartixen algunes característiques entre ells, però que també tenen altres característiques particulars. Conforme el nombre de característiques i el nombre de variants d'un producte creix, el manteniment del programari es torna cada vegada més complex. Per a fer front a esta situació la Comunitat d'Enginyeria del Programari basada en Models està abordant una activitat clau: la Localització de Fragments de Model. Esta activitat consistix en la identificació d'elements del model que són rellevants per a un requisit, una característica o un bug. Durant els últims anys s'han proposat molts enfocaments per a abordar la identificació dels elements del model que corresponen a una funcionalitat en particular. No obstant això, hi ha una carència a l'hora de com es reporten les mesures de l'espai de busca, així com les mesures de la solució a trobar. L'objectiu de la nostra tesi radica a proporcionar a la comunitat dedicada a l'activitat de localització de fragments de model una sèrie de mesures (grandària, volum, densitat, multiplicitat i dispersió) per a reportar els problemes de localització de fragments de model. L'ús d'estes noves mesures ajuda als investigadors durant la creació de nous enfocaments, així com la millora d'aquells enfocaments ja existents. Per mitjà de l'ús de dos casos d'estudi reals i industrials, esta tesi posa en valor la importància d'estes mesures per a comparar resultats de diferents enfocaments d'una manera precisa. Els resultats d'este treball han sigut redactats i publicats en fòrums, conferències i revistes especialitzades en els temes i context de la investigació. Esta tesi es presenta com un compendi d'articles d'acord amb la regulació de la Universitat Politècnica de València. Este document de tesi presenta els temes, el context i els objectius de la investigació. Presenta les publicacions acadèmiques que s'han publicat com resultat del treball i després analitza els resultats de la investigació.[EN] Nowadays, software exists in almost everything. Companies often develop and maintain a collection of custom-tailored software systems that share some common features but also support customer-specific ones. As the number of features and the number of product variants grows, software maintenance is becoming more and more complex. To keep pace with this situation, Model-Based Software Engineering Community is addressing a key-activity: Model Fragment Location (MFL). MFL aims at identifying model elements that are relevant to a requirement, feature, or bug. Many MFL approaches have been introduced in the last few years to address the identification of the model elements that correspond to a specific functionality. However, there is a lack of detail when the measurements about the search space (models) and the measurements about the solution to be found (model fragment) are reported. The goal of this thesis is to provide insights to MFL Research Community of how to improve the report of location problems. We propose using five measurements (size, volume, density, multiplicity, and dispersion) to report the location problems during MFL. The usage of these novel measurements support researchers during the creation of new MFL approaches and during the improvement of those existing ones. Using two different case studies, both real and industrial, we emphasize the importance of these measurements in order to compare results in a deeply way. The results of the research have been redacted and published in forums, conferences, and journals specialized in the topics and context of the research. This thesis is presented as compendium of articles according the regulations in Universitat Politècnica de València. This thesis document introduces the topics, context, and objectives of the research, presents the academic publications that have been published as a result of the work, and then discusses the outcomes of the investigation.Ballarin Naya, M. (2021). Definition of Descriptive and Diagnostic Measurements for Model Fragment Retrieval [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/171604TESISCompendi

Effectively incorporating expert knowledge in automated software remodularisation

Remodularising the components of a software system is challenging: sound design principles (e.g., coupling and cohesion) need to be balanced against developer intuition of which entities conceptually belong together. Despite this, automated approaches to remodularisation tend to ignore domain knowledge, leading to results that can be nonsensical to developers. Nevertheless, suppling such knowledge is a potentially burdensome task to perform manually. A lot information may need to be specified, particularly for large systems. Addressing these concerns, we propose the SUMO (SUpervised reMOdularisation) approach. SUMO is a technique that aims to leverage a small subset of domain knowledge about a system to produce a remodularisation that will be acceptable to a developer. With SUMO, developers refine a modularisation by iteratively supplying corrections. These corrections constrain the type of remodularisation eventually required, enabling SUMO to dramatically reduce the solution space. This in turn reduces the amount of feedback the developer needs to supply. We perform a comprehensive systematic evaluation using 100 real world subject systems. Our results show that SUMO guarantees convergence on a target remodularisation with a tractable amount of user interaction

Where should the bugs be fixed? More accurate information retrieval-based bug localization based on bug reports

NSF