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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Uso de predição de defeitos aplicada ao processo de identificação e recomendação para priorização de bugs
metadata.dc.creator: Pontes, Alan Bonifácio de
metadata.dc.contributor.advisor1: Siebra, Clauirton de Albuquerque
metadata.dc.description.resumo: A utilização de técnicas computacionais vem aumentando consideravelmente, proporcionando assim um desenvolvimento progressivo da ciência e da pesquisa científica em todas as áreas de conhecimento. Os sistemas computacionais auxiliam significativamente neste processo e a qualidade destes sistemas torna-se um fator essencial, pois os softwares estão cada vez mais complexos. Igualmente, para alcançar a qualidade desejada, a etapa de testes de software faz-se necessária e é primordial que seja executada de forma mais otimizada quanto possível, pois já é consenso que esta etapa demanda tempo e dinheiro. Com isso, as técnicas de predição de defeitos têm se tornado uma grande aliada em descobrir defeitos de software. Nesta dissertação nos apoiamos nas diversas técnicas de predição de defeitos disponíveis, bem como nas métricas computacionais encontradas, e a partir da matriz de confusão podemos indicar os modelos mais promissores para predizer os defeitos de software e também auxiliar na indicação das possíveis recomendações de priorização de bugs. No trabalho, através das diversas simulações, é verificada a validação dos modelos que são criados a partir das versões mais antigas do sistema acadêmico da UFPB, aplicando tais modelos nas versões mais recentes. Ou seja, as versões mais iniciais do sistema deverão indicar possíveis erros nas versões futuras do mesmo sistema estudado. Além disso,também é possível a indicação automatizada da prioridade do bug encontrado. O que se pretende é servir de apoio ao time para que este possa vir a priorizar a elaboração e a execução dos roteiros de testes nas próximas versões, bem como indicar, com base em dados históricos, a prioridade do erro encontrado.
Abstract: The use of computational techniques has been increasing considerably, thus providing a progressive development of science and scientific research in all areas of knowledge. Computer systems significantly assist in this process and the quality of these systems becomes an essential factor, since software are more and more complex. Also, in order to achieve the desired quality, the stage of software testing becomes required and it is essential that it be executed in the most optimized way possible, for it is a consensus that this step requires both time and money. With this, defect prediction techniques have become a great ally in discovering software defects. In this dissertation we relied on the many defect prediction techniques available as well as on computational metrics, and from the confusion matrix we were able to indicate the most promising models to predict software defects and also to aid in indicating possible bug prioritization recommendations. In this work, through various simulations, it is verified the validation of the models that are created from the older versions of the UFPB’s academic system, applying such models in the most recent versions. In other words, earlier versions of the system should indicate possible errors in future versions of the same system. In addition, automated indication of bug priority is also possible. What is intended is to give support to the team so it can prioritize the preparation and execution of test scripts in the next versions, as well as indicate, based on historical data, the priority of the error found.
Keywords: Predição de defeitos de software
Testes de software
Inteligência artificial
Engenharia de software
Software defect prediction
Software testing
Artificial intelligence
Software engineering
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Informática
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Informática
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/12907
Issue Date: 28-Nov-2017
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