Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Wiese, Igor Scaliante | - |
Autor(es): dc.contributor | Wiese, Igor Scaliante | - |
Autor(es): dc.contributor | Polato, Ivanilton | - |
Autor(es): dc.contributor | Nakamura, Walter Takashi | - |
Autor(es): dc.creator | Regis, Getúlio Coimbra | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:20:23Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:20:23Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-30 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-30 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-20 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35306 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1111493 | - |
Descrição: dc.description | Managing issues in open-source software projects is a challenging and costly task, as many developers are casual and/or novice. On one hand, maintainers need to ensure the quality of issue descriptions and their labels and create mechanisms for recommending and assigning issues. On the other hand, to successfully complete the issue, contributors need to understand it and locate the artifacts related to a given functionality or the defect to be fixed. The goal of this work was to conduct a comparative study of different models for recommending similar issues that could help developers with their contributions. For this we collected data on issues and pull requests from 35 open-source projects hosted on GitHub. We used the Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), Sentence BERT (SBERT), and Word2Vec techniques to recommend similar issues and source code to assist in the contributions of novice developers. We observed that the models based on the SBERT and TF-IDF techniques yielded better results in the recommendations generated compared to Word2Vec in the two evaluated scenarios (general issues and those marked as good for beginners). These models recommended issues where the code used in the solution was approximately 17% similar to the actual solution of the issue. We concluded that, based on the empirical results obtained, we hope to take the next steps in transferring the knowledge gained to software projects and developers, especially by supporting novice developers during their first contribution. | - |
Descrição: dc.description | Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Gerenciar tarefas em projetos de software livre e uma atividade desafiadora e custosa, uma vez que muitos desenvolvedores são casuais e/ou novatos. Por um lado, os mantenedores precisam cuidar da qualidade das descrições das tarefas e seus rótulos, e criar mecanismos para recomendação e atribuição de tarefas. Por outro, para concluir com sucesso a tarefa, os contribuidores precisam compreendê-la e localizar os artefatos relacionados a uma dada funcionalidade ou ao defeito a ser corrigido. O objetivo deste trabalho consistiu na condução de um estudo comparativo de diferentes modelos de recomendação de tarefas similares que possam ajudar desenvolvedores na sua contribuição. Para isso coletamos dados de tarefas (issues) e requisições de mudanças (pull requests) de 35 projetos de software livre hospedados no GitHub. Usamos as técnicas Term Frequency - Inverse Document Frequency TF-IDF, Sentence BERT (SBERT) e Word2Vec para recomendar tarefas e código fonte similares de maneira a auxiliar a contribuição de desenvolvedores novatos. Observamos que os modelos baseados nas técnicas SBERT e TF-IDF tiveram melhor resultado nas recomendações geradas quando comparados com Word2Vec nos dois cenários avaliados (tarefas gerais do projeto e anotadas como boa para novatos). Estes modelos recomendaram tarefas cujo código usado na solução era aproximadamente 17% similar a solução real da tarefa. Concluímos que, a partir dos resultados empíricos obtidos, esperamos dar os próximos passos na transferência do conhecimento obtido para projetos de software e desenvolvedores, especialmente apoiando os desenvolvedores novatos durante sua primeira contribuição. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Campo Mourao | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Computação | - |
Publicador: dc.publisher | Ciência da Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software livre | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software - Desenvolvimento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programadores de computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Free computer software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer software - Development | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer programmers | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Um estudo empírico da comparação de técnicas de recomendação de tarefas e códigos fontes similares em projetos de software livre | - |
Título: dc.title | An empirical study of the comparison of task recommendation techniques and similar source code in open source software projects | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: