Uma Investigação da Aplicação de Aprendizado de Máquina para Detecção de Smells Arquiteturais

  • Warteruzannan Soyer Cunha UFScar
  • Valter Vieira de Camargo UFScar

Resumo


Uma investigação da aplicação de aprendizado de máquina para detectar os smells arquiteturais God Component (GC) e Unstable Dependency (UD) é apresentada neste trabalho. Dois datasets foram criados com exemplos coletados de sistemas reais. A acurácia, precisão e recall foram avaliadas com um conjunto de 10 algoritmos preditivos. Uma seleção de atributos foi realizada a fim de encontrar os mais relevantes para essa detecção. Os algoritmos AdaBoost e SVM (Support Vector Machine) com kernel linear alcançaram os melhores resultados para o GC e UD, respectivamente. Além disso, observouse que alguns atributos que a princípio não seriam considerados, contribuíram para a precisão da detecção.

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Publicado
13/09/2019
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SOYER CUNHA, Warteruzannan; VIEIRA DE CAMARGO, Valter. Uma Investigação da Aplicação de Aprendizado de Máquina para Detecção de Smells Arquiteturais. In: WORKSHOP ON SOFTWARE VISUALIZATION (VEM), 1. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 78-85. DOI: https://doi.org/10.5753/vem.2019.7587.