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Title: Análise probabilística de impacto de mudanças baseada em históricos de mudanças do software.
Other Titles: Probabilistic analysis of change impact based on software change histories.
???metadata.dc.creator???: HATTORI, Lile Palma.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GUERRERO, Dalton Dario Serey.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: FIGUEIREDO, Jorge César Abrantes de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: SAMPAIO, Marcus Costa.
???metadata.dc.contributor.referee2???: MENDONÇA NETO, Manoel Gomes de.
Keywords: Técnicas de Estimativa;Análise Probabilística;Impacto de Mudanças;Estimation Techniques;Probabilistic Analysis;Impact of Changes
Issue Date: 27-Feb-2008
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: HATTORI, L. P. Análise probabilística de impacto de mudanças baseada em históricos de mudanças do software. 2008. 131 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2008.
???metadata.dc.description.resumo???: Para atender à demanda contínua por evolução, sistemas de software estão sujeitos a constantes mudanças. Tanto durante o processo de desenvolvimento, quanto na manutenção de um sistema, há a necessidade de incorporar mudanças, que podem ter diversas causas como, por exemplo, uma alteração nos requisitos ou correção de erros de design. Para incorporar uma mudança no sistema, é preciso compreendê-lo e prever quais conseqüências essa mudança pode causar. Essa atividade é chamada de análise de impacto de mudanças. Informações extraídas da análise de impacto podem ser utilizadas para planejar e realizar mudanças, bem como rastrear os efeitos que elas podem causar. A análise de impacto pode ser aplicada após a realização de uma mudança para avaliar seus efeitos através das técnicas dinâmicas, baseadas nos rastros de execução do software. Porém, sua abordagem mais proativa é quando prevê os impactos de uma mudança antes de sua realização, através de técnicas estáticas. No entanto, ao avaliar uma mudança, as técnicas de análise de impacto estáticas identificam um grande número de impactos que não ocorrem de fato, chamados de falso-positivos. Neste trabalho, propomos e avaliamos uma técnica de análise de impacto probabilística, que identifica os impactos de uma mudanças antes de sua implementação e atribui probabilidades de ocorrência aos impactos através do uso de informação sobre o histórico de mudanças do software analisado. Assim, ela permite a ordenação dos impactos por probabilidade e a conseqüente redução do número de falso-positivos. Para avaliar nossa técnica, redefinimos duas métricas da recuperação de informação, chamadas precisão e revocação, que mensuram o número de falso-positivos e falso-negativos gerados. Falso-negativos são impactos que ocorrem de fato, mas não são identificados pela técnica. Os resultados da avaliação comprovam que nossa técnica foi capaz de reduzir o número de falso-positivos gerados e, assim, aumentar a precisão da análise de impacto realizada antes da implementação.
Abstract: In order to attend the continuous need for evolution, software systems are subjected to constant changes. Both during software development and maintenance there is a need to incorporate changes, which can be caused by, for example, requirements change or design errors. To incorporate a change, we need to comprehend the system and foresee the consequences of that change to the system. This activity is called change impact analysis. Information extracted from impact analysis can be used to plan and execute a change, as well as to track the effect caused by it. Impact analysis can be applied after the implementation of a change to evaluate its effects through dynamic techniques based on execution traces. However, impact analysis is more proactive when applied before the implementation of a change to predict its impacts through static techniques. When assessing a change, static analysis techniques identify a great amount of impacts that do not occur in practice, these are called false-positives. In this work, we propose and evaluate a probabilistic impact analysis technique that identifies the impacts of a change before its implementation and assigns probability of occurrence to the impacts based on the software change history. Thus, with this technique, the impacts can be ordered by the probability of occurrence and the number of false-positives can be reduced. To evaluate our technique, we redefine two measures from information retrieval, called precision and recall, to assess the number of false-positives and false-negatives produced. False-negatives are impacts that occur in practice, but are not identified by the impact analysis technique. The results show that our probabilistic technique was able to reduce the number of false-positives produced and, consequently, increase precision of the impact analysis applied before the implementation of a change.
Keywords: Técnicas de Estimativa
Análise Probabilística
Impacto de Mudanças
Estimation Techniques
Probabilistic Analysis
Impact of Changes
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12221
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