Learning from the Past: a Process Recommendation System for Video Game Projects using Postmortems Experiences

Context: The video game industry is a billion dollar industry that faces problems in the way games are developed. One method to address these problems is using developer aid tools, such as Recommendation Systems. These tools assist developers by generating recommendations to help them perform their tasks. Objective: This article describes a systematic approach to recommend development processes for video game projects, using postmortem knowledge extraction and a model of the context of the new project, in which “postmortems” are articles written by video game developers at the end of projects, summarizing the experience of their game development team. This approach aims to provide reflections about development processes used in the game industry as well as guidance to developers to choose the most adequate process according to the contexts they’re in. Method: Our approach is divided in three separate phases: in the the first phase, we manually extracted the processes from the postmortems analysis; in the second one, we created a video game context and algorithm rules for recommendation; and finally in the third phase, we evaluated the recommended processes by using quantitative and qualitative metrics, game developers feedback, and a case study by interviewing a video game development team. Contributions: This article brings three main contributions. The first describes a database of developers’ experiences extracted from postmortems in the form of development processes. The second defines the main attributes that a video game project contain, which it uses to define the contexts of the project. The third describes and evaluates a recommendation system for video game projects, which uses the contexts of the projects to identify similar projects and suggest a set of activities in the form of a process

Um estudo sobre Processos para avaliação de algoritmos de agrupamento de dados

O presente artigo apresenta a ideia de que avaliação de algoritmos de agrupamento de dados é uma tarefa que pode ser abordada utilizando métodos de avaliação orientados a objetivos. A abordagem apresentada baseia-se na metodologia GQM (Goal, Question, Metric) para avaliação de processos e produtos de software. A partir de um determinado problema de agrupamento de dados, utiliza-se a abordagem GQM para estrutura objetivos, perguntas, medidas e métricas permitindo uma melhor estruturação das metas a serem alcançadas o que facilita na avaliação de algoritmos de agrupamento de dados. Um teste de aplicação da abordagem proposta é apresentado, nele o algoritmo k-means é utilizado

Uma Ontologia para Apoiar Discussões de Riscos em Projetos de Software

Um gerenciamento de riscos efetivo em projetos de software é importante para garantir que os fatores que podem impactar no sucesso e na qualidade de um sistema desenvolvido estão sob controle. Além disso, melhorar a comunicação entre participantes de um projeto, bem como integrar suas diferentes experiências e perspectivas sobre este domínio de problema é imprescindível. O objetivo deste trabalho é demonstrar como explorar a representação de um domínio de conhecimento por meio de ontologias para suportar a identificação e análise colaborativa de riscos em projetos de software. Para isso, a ontologia proposta foi criada para apoiar o desenvolvimento de atividades de gerenciamento de riscos tipicamente envolvidas nestas discussões colaborativas de riscos