Recuperación y clasificación de arquitecturas software en GitHub para reutilización, soportado por ontologías

Author:

Ordoñez-Erazo Hugo-Armando,Ordóñez Camilo,Buchelli VíctorORCID

Abstract

Para definir una arquitectura de un nuevo proyecto de software es clave reutilizar componentes existentes en proyectos previos. Estos proyectos previos pueden ser de la organización o estar disponibles en internet a través de GitHub. Los componentes reutilizados permiten tomar decisiones arquitecturales y así economizar tiempo y recursos. Sin embargo, actualmente buscar componentes de software en GitHub es ineficiente, pues las búsquedas son por cadenas de texto. En este trabajo se presenta OntoGitHubSearch como un modelo de búsqueda que permite la recuperación y clasificación de arquitecturas de software almacenadas en GitHub. El modelo recupera todos los repositorios que coincidan con los conceptos de arquitectura buscados; para darle semántica y contexto a la búsqueda, el modelo implementa la ontología de dominio específico Service-Oriented Architecture Ontology Version 2.0. Adicionalmente, se implementa procesamiento de lenguaje natural para analizar el texto del repositorio. Los repositorios son identificados y clasificados según el contexto que se expresa en el texto y en los conceptos encontrados en las descripciones del mismo. Para el proceso de evaluación del modelo propuesto se desarrolló una aplicación web denominada WebOntoGitHubSearch, la cual permite la interacción con usuarios en el proceso de consulta. La evaluación se realizó con la participación de desarrolladores y arquitectos de software de varias empresas colombianas, se utilizaron métricas de recuperación de información tales como Precision at k. Los resultados obtenidos en el proceso de evaluación son promisorios y permiten verificar la eficacia del modelo propuesto.

Publisher

Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas

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2. Approach to Building an Intelligent Repository of Software Projects;Artificial Intelligence in Models, Methods and Applications;2023

3. An Approach to Data Mining of Software Repositories in Terms of Quantitative Indicators of the Development Process and Domain Features;Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22);2022-10-31

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