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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.100.2019.tde-29012019-152129
Documento
Autor
Nombre completo
Charles Mendes de Macedo
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2019
Director
Tribunal
Delgado, Karina Valdivia (Presidente)
Braga, Juliana Cristina
Eler, Marcelo Medeiros
Lauretto, Marcelo de Souza
Título en portugués
Aplicação de algoritmos de agrupamento para descoberta de padrões de defeito em software JavaScript
Palabras clave en portugués
Aprendizado computacional
Descoberta de defeitos
Engenharia de software
JavaScript
Mineração de dados
Qualidade de software
Reconhecimento de padrões
Resumen en portugués
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
Título en inglés
Application of clustering algorithms for discovering bug patterns in JavaScript software
Palabras clave en inglés
Data Mining
Discovery of bug
JavaScript
Machine learning
Pattern recognition
Software engineering
Software quality
Resumen en inglés
Applications developed with JavaScript language are increasing every day, not only for client-side, but also for server-side and for mobile devices. In this context, the existence of tools to identify faults is fundamental in order to assist developers during the evolution of their applications. Most of these tools use a list of predened faults that are discovered from the observation of the programming best practices and developer intuition. To improve these tools, the automatic discovery of faults and code smells is important because it allows to identify which ones actually occur in practice and frequently. A tool that implements a semiautomatic strategy for discovering bug patterns by grouping the changes made during the project development is the BugAID. The objective of this work is to contribute to the BugAID tool, extending this tool with improvements in the extraction of characteristics to be used by the clustering algorithm. The extended module that extracts the characteristics is called BE+. Additionally, an evaluation of the clustering algorithms used for discovering fault patterns in JavaScript software is performed
 
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Fecha de Publicación
2019-02-01
 
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