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Autor(es): Vignando, Henrique
Orientador: Oliveira Junior, Edson Alves de
Título: OntoExper-SPL : uma ontologia de apoio a experimentos de linha de produto de software
Banca: Amaral, Aline Maria Malachini Miotto
Banca: Scannavino, Katia Romero Felizardo
Palavras-chave: Engenharia de software;Sistemas de recomendação;Linha de produto de software
Data do documento: 2020
Editor: Universidade Estadual de Maringá
Citação: VIGNANDO, Henrique. OntoExper-SPL: uma ontologia de apoio a experimentos de linha de produto de software. 2020. 195 f. Dissertação (mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá, 2020, Maringá, PR.
Abstract: RESUMO: O processo de experimentação em Engenharia de Software (ES) tem se mostrado fundamental para o ciclo de vida de um software. Com ele é possível reduzir grandes esforços de desenvolvimento e principalmente de manutenção. A comunidade de ES vem discutindo e avaliando como melhorar a qualidade de experimentos de ES, visando aumentar a confiabilidade dos seus resultados. Por mais que se tenha abordado a qualidade de experimentos, ainda há carência em contextos específicos, como é o caso de Linhas de Produto de Software (LPS). Assim, planejar, executar e analisar os resultados de um experimento de LPS torna-se crucial para apoiar a evolução de LPS e fornecer um corpo de conhecimento confiável e auditável. Nesse sentido este trabalho apresenta uma ontologia para apoiar experimentos de LPS, a OntoExper-SPL. A ontologia foi concebida com base em diretrizes pré-definidas, projetada usando a linguagem Ontology Web Language (OWL) e apoiada pelo ambiente Protégé. A OntoExper-SPL foi povoada com mais de 200 experimentos em LPS. A ontologia foi avaliada com base em um estudo de viabilidade com 17 especialistas em LPS e ontologia. Além disso, foi implementado um protótipo de um Sistema de Recomendação (SR) capaz de utilizar a ontologia para fazer inferências sobre os dados dos experimentos de LPS. Assim, acredita-se que a ontologia possa contribuir diretamente com uma melhor documentação dos experimentos de LPS, disseminar o conhecimento de experimentação em LPS, apoiar a cultura de experimentação na academia e na indústria e melhorar os projetos de software e execução de experimentos, aumentando a confiança do corpo de conhecimento visando a transferência de tecnologia para indústria.
ABSTRACT: The Software Engineering (SE) experimentation process has been shown essential for the software life cycle. With this, it is possible to reduce great development efforts specially in maintenance. The community of SE has been discussing and valuating how to improve the SE experiments quality, aiming to increase the reliability of their results. Despite it has been discussed about the quality of the experiments, in some contexts it still lacks this quality, for example the Software Product Line (SPL). Thus, to plan, to execute and to analyze the SPL experiments results becomes crucial to support the evolution of SPL and to supply a reliable and auditable knowledge body. In this regard, this work presents an ontology to support SPL experiments, the OntoExper-SPL. The ontology was conceived based on the preset guidelines, projected using the language Ontology Web Language (OWL) and supported by the environment Protégé. The OntoExper-SPL was stocked with more than 200 SPL experiments. The ontology was evaluated based on a feasibility study with 17 SPL and ontology specialists. Furthermore, it was implemented a Recommendation System (RS) prototype able to use the ontology to make inferences about the SPL experiments data. Thereby, it is believed that the ontology might contribute straight with a better documentation of the SPL experiments, to spread the knowledge about the SPL experiments, to support the experimentation culture into the academy and industry also to improve the software projects and experiments execution, enhancing the knowledge body reliability, aiming the technology transference for the industry.
Descrição: Orientador: Prof. Dr. Edson Alves Oliveira Junior
Dissertação (mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá, 2020
URI: http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/5913
Aparece nas coleções:2.4 Dissertação - Ciências de Tecnologia (CTC)

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