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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15008

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorMEIRA, Silvio Romero de Lemos-
dc.contributor.authorROCHA, Rodrigo Gusmão de Carvalho-
dc.date.accessioned2016-01-27T16:49:26Z-
dc.date.available2016-01-27T16:49:26Z-
dc.date.issued2015-02-20-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15008-
dc.description.abstractComo reflexo da globalização, empresas de software começaram a distribuir seus processos de desenvolvimento em lugares diferentes, criando o Desenvolvimento Distribuído de Software (DDS). A distribuição de equipes no desenvolvimento de software trouxe uma série de novos desafios, tais como, comunicação e compartilhamento de informação. Um outro problema é que pela falta de conhecimento dessas organizações, estas resolvem seus problemas de forma independente e de diversas maneiras diferentes, cada uma com suas práticas, algumas mais e outras menos eficientes, onde as melhores práticas são pouco difundidas na comunidade DDS. A utilização de conceitos e técnicas da Inteligência Artificial é bastante utilizado para aperfeiçoar o funcionamento de alguns sistemas e processos. Neste caso, este trabalho expõe três conceitos fundamentais: 1) o uso de Ontologias que permite a formalização do conhecimento de um domínio. Em ambientes distribuídos, a utilização de Ontologias traz alguns benefícios como compreensão uniforme das informações entre as equipes e facilidade de comunicação. Adicionalmente, conceitos como 2) Raciocínio Baseado em Casos (RBC) e 3) Processamento de Linguagem Natural (PLN) também podem ser utilizados para se tentar fazer um melhor uso de experiências já vivenciadas com intuito de mitigar possíveis problemas. Desta maneira, o objetivo desta pesquisa é propor um mecanismo baseado em ontologias que possa extrair e recomendar informações relevantes para apoiar decisões em projetos de software com times distribuídos sendo de fato uma solução viável na resolução de problemas nesse contexto. Para levantamento do estado da arte dessa pesquisa, foi realizado um mapeamento sistemático, que identificou 51 estudos primários. Estes apresentam técnicas, modelos e ferramentas que utilizam ontologias para auxiliar equipes distribuídas, bem como ontologias propostas nesse contexto. Dessa forma, os resultados principais deste trabalho são: 1) uma ontologia específica para times distribuídos de software, 2) sua ferramenta de manipulação e acesso à informação e 3) o sistema de RBC utilizando PLN. Assim, através dos resultados constatados nos testes realizados, é possível afirmar que houve uma taxa de sucesso de 91,67% na recomendação das soluções para possíveis problemas. Essa abordagem auxilia os times distribuídos recomendando técnicas ou melhores práticas para evitar ou solucionar os desafios encontrados.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCOpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectCiência da computaçãopt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectOntologiaspt_BR
dc.titleUma abordagem baseada em ontologias e raciocínio baseado em casos para apoiar o desenvolvimento distribuído de softwarept_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4654692334430085pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4973731190814126pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxAs an effect of globalization, software companies began to distribute the development process along different places, which led to the rise of Distributed Software Development (DSD). The multisite nature of DSD brings with it many new challenges, such as communication issues and sharing information efficiently. The fact that these companies have a tendency to face these challenges in an individual and isolated fashion poses another important problem, this way, good practices are thus not widespread in the DSD community. In other contexts, concepts and techniques from Artificial Intelligence are heavily used for improving how some systems and processes work. This work makes use of three of these concepts: Ontologies, Case-based Reasoning (CBR) and Natural Language Processing (NLP). Ontologies allow the formalization of a domain's knowledge, which applied to distributed development environments will bring benefits like a uniform comprehension of the information shared by the teams and ease of communication. CBR and NLP also have an important role in the attempt of making better use of past experiences, with the purpose of mitigating potential problems. An approach based on Ontologies and Case-Based Reasoning is proposed: an access tool to the ontology and a CBR tool that utilizes PLN, whose purpose is to support the entire software development process for distributed teams by recommending techniques or best practices for avoiding or solving potential challenges that may be faced. The state-of-the-art survey for this research consisted in a systematic mapping that retrieved 51 primary researches. These researches present techniques, models and tools that use ontologies for supporting distributed teams, as well as the proposed ontologies for this context. Thus, the main results of this work are: 1) a specific ontology for distributed teams of software, 2) its manipulation tool and access to information and 3) the RBC system using PLN. Thus, by the results observed in the tests, it is clear that there was a 91.67% success rate on the recommendation of solutions to possible problems. This approach helps teams distributed recommending techniques or best practices to avoid or solve the challenges encountered.pt_BR
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