AVALIACAO DO USO DE HEURISTICAS DE CONTEXTO NA MINERAÇÃO DE DIVIDA TECNICA COM A EXCOMMENT

Context: The eXcomment is a tool built to find technical debt through the mining of source code comments. Problem:After preliminary evaluation of the first version of the tool,the authors added additional heuristics to improve its results,which resulted in a second version of it. So far, no evaluation has been done on the effect of such heuristics onthe technical debt identification. Method: Therefore, this paper evaluates the effect of such heuristics on the miningby the tool with two open-source use cases. Results: Results show fewer false positives, which led to increased accuracy.Contexto: A eXcomment é uma ferramenta que minera comentários em código-fonte para identificar itens de Dívida técnica (DT) de maneira automatizada. Problema: Após estudos preliminares com a primeira versão, os autores introduziram heurísticas no processo de identificação de DT, o que produziu a segunda versão. Até este ponto, não existia um estudo empírico para avaliar como o uso de heurísticas pode afetar na identificação de DT pela ferramenta. Método: Este artigo investiga o efeito destas heurísticas no resultado da mineração de DT através de dois estudos de caso com softwares de código aberto. Resultados: Os resultados mostraram redução na quantidade de falsos positivos, o que levou melhoria à da bem como foi possível perceber ligeira melhora na acurácia da ferramenta

Método de extração de linha de produtos de software baseado em testes

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-13T15:35:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 alcemir.pdf: 3400992 bytes, checksum: 7e93a45fe448df5ad0cae57b7311d8f4 (MD5) Previous issue date: 1Muitos sistemas de software foram desenvolvidas como produtos individuais antes da abordagem de Linha de Produtos de Software (LPS) emergir. Embora algumas abordagens promissoras foram propostas, extrair uma LPS de produtos de software existentes ainda e caro e demorado. Este trabalho apresenta um metodo para extrair uma LPS a partir de produtos unicos que se baseia em testes de software ja desenvolvidos. Nos avaliamos testes como o principal meio para localizar codigo de caracteristicas e diferentes tipos de artefatos existentes para apoiar a tecnica de localizacao baseada em testes. Realizou-se tres estudos de caso iniciando a partir da derivacao do modelo de caracteristicas da LPS ate a localizacao do codigo das caracteristicas. Os nossos resultados indicaram (i) interessantes indices de precisao de localizacao de sementes das caracteristicas, semente e uma pequena porcao do codigo de caracteristica que permite a identificacao da porcao restante, e (ii) boas taxas de cobertura para localizar o codigo completo da caracteristica.Many software systems have been developed as single products before Software Product Lines (SPLs) have emerged. Although some promising approaches have been proposed, extracting an SPL from existing software products is still expensive and time consuming. This work presents a method to extract an SPL from single products that relies on software testing already developed. We evaluate testing as the main mean to locate feature code and different sorts of existing artifacts to support the test-based location. We conduct three case studies starting from the derivation of the SPL feature model to the feature code location. Our results indicate (i) interesting rates of precision for feature seed location, where seed means a small portion of the feature code that allows the identification of the remaining portion, and (ii) good rates of recall for locating the whole feature code