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Aplicação de algoritmos de agrupamento para descoberta de padrões de defeito em software JavaScript
Charles Mendes de Macedo Karina Valdivia Delgado
2019
Localização:
EACH - Esc. Artes, Ciências e Humanidades
(t005.1 M141a )
(Acessar)
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Título:
Aplicação de algoritmos de agrupamento para descoberta de padrões de defeito em software JavaScript
Autor:
Charles Mendes de Macedo
Karina Valdivia Delgado
Assuntos:
ENGENHARIA DE SOFTWARE
;
APRENDIZADO COMPUTACIONAL
;
RECONHECIMENTO DE PADRÕES
;
QUALIDADE DE SOFTWARE
;
MINERAÇÃO DE DADOS
;
Javascript
Notas:
Dissertação (Mestrado)
Descrição:
As aplicações desenvolvidas com a linguagem JavaScript, vêm aumentando a cada dia, não somente aquelas na web (client-side), como também as aplicações executadas no servidor (server-side) e em dispositivos móveis (mobile). Neste contexto, a existência de ferramentas para identicação de defeitos e code smells é fundamental, para auxiliar desenvolvedores durante a evoluçãp destas aplicações. A maioria dessas ferramentas utiliza uma lista de defeitos predenidos que são descobertos a partir da observação das melhores práticas de programação e a intuição do desenvolvedor. Para melhorar essas ferramentas, a descoberta automática de defeitos e code smells é importante, pois permite identicar quais ocorrem realmente na prática e de forma frequente. Uma ferramenta que implementa uma estratégia semiautomática para descobrir padrões de defeitos através de agrupamentos das mudanças realizadas no decorrer do desenvolvimento do projeto é a ferramenta BugAID. O objetivo deste trabalho é contribuir nessa ferramenta estendendo-a com melhorias na abordagem da extração de características, as quais são usadas pelos algoritmos de clusterização. O módulo estendido encarregado da extração de características é chamado de BugAIDExtract+ +. Além disso, neste trabalho é realizada uma avaliação de vários algoritmos de clusterização na descoberta dos padrõs de defeitos em software JavaScript
Data de criação/publicação:
2019
Formato:
82 p il.
Idioma:
Português
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