Obtención y validación de modelos de estimación de software mediante técnicas de minería de datos

La medición del software está adquiriendo una gran importancia debido a que cada vez se hace más patente la necesidad de obtener datos objetivos que permitan evaluar, predecir y mejorar la calidad del software así como el tiempo y coste de desarrollo del mismo. El valor de las mediciones aumenta cua...

Full description

Autores:
Moreno García, María
Quintales, Luis A. Miguel
García Peñalvo, Francisco José
Polo Martín, María José
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2002
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/9063
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/9063
Palabra clave:
Innovaciones tecnológicas
Ciencia de los computadores
Desarrollo de tecnología
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y las comunicaciones
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description La medición del software está adquiriendo una gran importancia debido a que cada vez se hace más patente la necesidad de obtener datos objetivos que permitan evaluar, predecir y mejorar la calidad del software así como el tiempo y coste de desarrollo del mismo. El valor de las mediciones aumenta cuando se realiza sobre modelos construidos en las primeras fases del proyecto ya que los resultados obtenidos permiten tenerlo bajo control en todo momento y corregir a tiempo posibles desviaciones. La proliferación actual de métricas y el gran volumen de datos que se maneja ha puesto de manifiesto que las técnicas clásicas de análisis de datos son insuficientes para lograr los objetivos perseguidos. En este trabajo se presenta la forma en que pueden aplicarse las nuevas técnicas de minería de datos en la construcción y validación de modelos de ingeniería del software, cambiando el análisis tradicional de datos dirigido a la verificación por un enfoque de análisis de datos dirigido al descubrimiento del conocimiento.
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El valor de las mediciones aumenta cuando se realiza sobre modelos construidos en las primeras fases del proyecto ya que los resultados obtenidos permiten tenerlo bajo control en todo momento y corregir a tiempo posibles desviaciones. La proliferación actual de métricas y el gran volumen de datos que se maneja ha puesto de manifiesto que las técnicas clásicas de análisis de datos son insuficientes para lograr los objetivos perseguidos. En este trabajo se presenta la forma en que pueden aplicarse las nuevas técnicas de minería de datos en la construcción y validación de modelos de ingeniería del software, cambiando el análisis tradicional de datos dirigido a la verificación por un enfoque de análisis de datos dirigido al descubrimiento del conocimiento.Software measurement is becoming very important due to the fact that it is increasingly makes more evident the need to obtain objective data that allow evaluating, predicting and improve the quality of the software as well as the time and cost of its development. The value of measurements increases when performed on models built in the early stages of the project since the results obtained allow it to be under control at all times and correct possible deviations in time. The current proliferation of metrics and the sheer volume of data that is handled has shown that the classical techniques of data analysis are insufficient to achieve the objectives pursued. This paper presents how that new data mining techniques can be applied in the construction and validation of software engineering models, shifting traditional verification-driven data analysis to a discovery-driven data analysis approach. knowledge.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1108/1080https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1108A.J. Albrecht, Measuring application development, Proc. IBM Applications Development Joint SHARE/GUIDE Symposium, Monterey, CA, 83-92, 1979.J.D. Arthur y K.T. Stevens, Assessing the adequacy of documentation through document quality indicators, Proc. the IEEE Conference of Software Maintenance, 40-49, 1989.R. Binder, Testing object-oriented systems, American Programmer, 7(4): 22-29, 1994.B.W. Boehm; B. Clark; E. Horowitz et al., Cost models for future life cycle processes: COCOMO 2.0, Annals Software Engineering 1(1): 1-24, 1995.L.C. Briand; J.W. Daly y J.K. 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En: Recent advances in reliability and quality engineering, Hoang Pham Editor.World Scientific, Singapore, 1999.T.M. Khoshgoftaar y D.L. Lanning, A neural network approach for early detection of program modules having high risk in the maintenance phase. J. Systems Software, 29(1): 85-91, 1995.U. Krohn y C. Boldyreff, Application of cluster algorithms for batching of proposed software changes, J. Softw. Maint: Res. Pract. 11: 151-165. 1999.F. Lehner, Quality control in software documentation: Measurement of text comprehensibility, Information and Management, 25: 133-146, 1993.M. Lorenz y J. Kidd, Object_oriented Software Metrics, Prentice Hall 1994.M.G. Mendonça y V.R. Basili, Validation of an approach for improving existing measurement frameworks, IEEE Transactions on Software Engineering 26(6): 484-499, 2000.M.G. Mendonça, y N.L. Sunderhaft, Mining software engineering data: A survey, Technical Report, DoD Data and Analysis Center for Software, DACS-SOAR-99-3, 1999.M.N. Moreno; F.J. 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Hobbs, Hypermedia support for software developmemt: a retrospective assessment, Hypermedia, 6 (3): 149-173, 1994.W.B. Samson; D.G. Nevill y P.I. Dugard, Predictive software metrics based on a formal specification, Software Engineering Journal, 5(1), 1990.K. Srinivasan, y D. Fisher, Machine Learning Approaches to Estimating Software Development Effort, IEEE Transactions on Software Engineering, 21(2): 126-137, 1995.Symons, C.R. Software Sizing and Estimating MKII FPA. John Wiley and Sons, 1991.J. Tian y J. Palma, Analyzing and improving reliability:A Tree-based Approach, IEEE Software, 15(2): 97-104, 1998.J. Verner y G. Tate, A software size model, IEEE Transaction of Software Engineering, 18 (4): 265-278, 1992.S.M. Weiss y N. Indurkhya, Predictive data mining. 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