Improving quality of use case documents through learning and user interaction

Use cases are widely used to capture user requirements based on interactions between different roles in the system. They are mostly documented in natural language and sometimes aided with graphical illustrations in the form of use case diagrams. Use cases serve as an important means to communicate among stakeholders, requirement engineers and system engineers as they are easy to understand and are produced early in the software development process. Having high quality use cases are beneficial in many ways, e.g., in avoiding inconsistency/incompleteness in requirements, in guiding system design, in generating test cases. In this work, we propose an approach to improve the quality of use cases using techniques including natural language processing and machine learning. The central idea is to discover potential problems in use cases through active learning and human interaction and provide feedbacks in natural language. We conduct user studies with a real-world use case document. The results show that our method is helpful in improving use cases with a reasonable amount of user interaction.No Full Tex

Process Mining Concepts for Discovering User Behavioral Patterns in Instrumented Software

Process Mining is a technique for discovering “in-use” processes from traces emitted to event logs. Researchers have recently explored applying this technique to documenting processes discovered in software applications. However, the requirements for emitting events to support Process Mining against software applications have not been well documented. Furthermore, the linking of end-user intentional behavior to software quality as demonstrated in the discovered processes has not been well articulated. After evaluating the literature, this thesis suggested focusing on user goals and actual, in-use processes as an input to an Agile software development life cycle in order to improve software quality. It also provided suggestions for instrumenting software applications to support Process Mining techniques

Détection des écarts de tendance et analyse prédictive pour le traitement des flux d’événements en temps réel

Les systèmes d’information produisent différents types de journaux d’événements. Les données historiques contenues dans les journaux d’événements peuvent révéler des informations importantes sur l’exécution d’un processus métier. Le volume croissant de ces données collectées, pour être utile, doit être traité afin d’extraire des informations pertinentes. Dans de nombreuses situations, il peut être souhaitable de rechercher des tendances dans ces journaux. En particulier, les tendances calculées par le traitement et l’analyse de la séquence d’événements générés par plusieurs instances du même processus servent de base pour produire des prévisions sur les exécutions actuelles du processus. L’objectif de cette thèse est de proposer un cadre générique pour l’analyse des tendances sur ces flux d’événement, en temps réel. En premier lieu, nous montrons comment des tendances de différents types peuvent être calculées sur des journaux d’événements en temps réel, à l’aide d’un cadre générique appelé workflow de distance de tendance. De multiples calculs courants sur les flux d’événements s’avèrent être des cas particuliers de ce flux de travail, selon la façon dont différents paramètres de flux de travail sont définis. La suite naturelle de l’analyse statique des tendances est l’usage des algorithmes d’apprentissage. Nous joignons alors les concepts de traitement de flux d’événements et d’apprentissage automatique pour créer un cadre qui permet le calcul de différents types de prédictions sur les journaux d’événements. Le cadre proposé est générique : en fournissant différentes définitions à une poignée de fonctions d’événement, plusieurs types de prédictions différents peuvent être calculés à l’aide du même flux de travail de base. Les deux approches ont été mises en oeuvre et évaluées expérimentalement en étendant un moteur de traitement de flux d’événements existant, appelé BeepBeep. Les résultats expérimentaux montrent que les écarts par rapport à une tendance de référence peuvent être détectés en temps réel pour des flux produisant jusqu’à des milliers d’événements par seconde