Recomendação de Experimentos e Quasi-Experimentos
Controlados para Linha de Produto de Software

 

 

 

 

HENRIQUE VIGNANDO

  • Fundamentação teórica

    • LPS, Experimentos em ES, Ontologia, SR

  • Concepção da SMartyOntology

  • Avaliação da SMartyOntology

  • Sistema de Recomendação (RecSySMarty)

  • Avaliação do RecSySMarty

  • Conclusão

Agenda

  • Linha de Produto de Software

  • Experimentos e Quasi -Experimento em Engenharia de Software

  • Qualidade de Experimentos em Engenharia de Software

  • Ontologia

  • Sistema de Recomendação

    • Modelos de Sistemas de Recomendação Tradicional

    • Modelos de Sistema de Recomendação para Engenharia de Software

  • Trabalhos Relacionados

Fundamentação teórica

  • Prototipagem da ontologia por meio de grafos
  • Clusterização do modelo conceitual do trabalho da Viviane
  • Criação do diagrama de classe para representar a modelagem
  • Criação do projeto de ontologia usando o Protegé
  • Criação da proposta de ontologia, se baseando modelo prototipado e diagramado, dentro do projeto do Protegé
    • Criação das entidade (classes/subclasses)
    • Criação das propriedades de objetos (relacionamentos) - relações ternária
    • Criação da propriedades dos dados (atributos)
  • Input de indivíduos na ontologia proposta
    • Input manual inviável
    • Criação do script de input (ETL) usando Jupyter, Pandas e OwlReady2 do Python

Concepção da SMartyOntology

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1

2

3

4

4

5

  • Avaliação shallow do projeto de ontologia
    • Avaliação catalogando 42 pitfall com OOPS!
    • Os pitfall estão divididos em critica, importante e pequeno

Avaliação da SMartyOntology

  • Avaliação por especialistas com base nos critérios da tese: 

Avaliação da SMartyOntology

Ontology Evaluation - Denny Vrandečić

  • Precisão;
  • Adaptabilidade;
  • Clareza;
  • Completude;
  • Eficiência computacional;
  • Concisão;
  • Consistência;
  • Aptidão Organizacional
  • Preparar um questionário, enviar para especialistas e realizar analise qualitativa dos resultados
  • Avaliação por especialistas com base nos critérios da tese: 

Avaliação da SMartyOntology

Ontology Evaluation - Denny Vrandečić

  • Precisão;
  • Adaptabilidade;
  • Clareza;
  • Completude;
  • Eficiência computacional;
  • Concisão;
  • Consistência;
  • Aptidão Organizacional
  • Preparar um questionário, enviar para especialistas e realizar analise qualitativa dos resultados
  • Criar modelo de recomendação com soluções hibridas, por exemplo
    • Principio inicial, calcular a similaridades dos artigos (itens)
    • Filtragem baseada em conteúdo + filtragem colaborativa por rate implícito + redes neurais.

Sistema de Recomendação (RecSySMarty)

  • Foi mapeado pelo livro RSSE de Robillard et al. 16 dimensões para avaliar um sistema de recomendação

Avaliação do RecSySMarty

  • Corretude
  • Cobertura
  • Diversidade
  • Confiança do SR Confiável
  • Novidade
  • Acaso
  • Utilidade
  • Risco
  • Robustez
  • Usabilidade
  • Taxa de Aprendizagem Preferência do usuário
  • Escalabilidade
  • Estabilidade
  • Privacidade

Avaliação do RecSySMarty

Conclusão

Os principais objetivos deste trabalho, estão relacionados a apresentar um modelo de ontologia para representação do conhecimento em experimentos para LPS, e propor um sistema de recomendação que, possa gerar processos e diretrizes para realização de experimentos em LPS.

 

Para este resultado está sendo realizado um estudo aprofundado nos conceitos de Sistemas de Recomendação em ES e modelos de Ontologias para representação dos dados levantados sobre a qualidade dos experimentos em LPS, encontrados no trabalho do grupo.

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