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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6467| Título: | Agrupamento de projetos similares utilizando métricas e algoritmo BSAS |
| Autor(es): | Greco, Eduardo Roberto |
| Orientador(es): | Wiese, Igor Scaliante |
| Palavras-chave: | Mineração de dados (Computação) Algorítmos computacionais Medição de software Data mining Computer algorithms Software measurement |
| Data do documento: | 14-Jul-2015 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | GRECO, Eduardo Roberto. Agrupamento de projetos similares utilizando métricas e algoritmo BSAS. 2015. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2015. |
| Resumo: | Quando pesquisadores vão realizar estudos empíricos, uma das primeiras tarefas de um método de pesquisa empírica consiste na seleção de quais projetos serão utilizados para realização do estudo. Pesquisadores desejam escolher projetos similares, para tentar indicar uma possível generalização dos seus resultados para outros contextos. Para cada tipo diferente de estudo, pode ser necessário um conjunto diferente de projetos, com características específicas. Para resolver esse problema, existem métricas e algoritmos de agrupamento. Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta que permite aos pesquisadores realizar a mineração de dados de projetos de software hospedados no GitHub e selecionar métricas de pull request, do perfil do usuário, do log do commit e do projeto para realizar o cálculo com os resultados obtidos nos projetos coletados, além de executar o algoritmo BSAS para agrupar projetos similares baseado nas suas características. |
| Abstract: | When researchers will conduct empirical studies, one of the first tasks of an empirical research method consists of selecting which projects will be used to conduct the study. Researchers want to choose similar projects, to try to indicate a possible generalization of the results to other contexts. For each different type of study, a different set of projects may be necessary, with specific characteristics. To solve this problem there are metrics and clustering algorithms. In this work it was developed a tool that allows researchers to conduct mining software project data hosted on GitHub and select metrics pull request, user profile, log commit and project to perform the calculation with the results listed in the project, and running the BSAS algorithm to group similar projects based on their characteristics. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6467 |
| Aparece nas coleções: | CM - Tecnologia em Sistemas para Internet |
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