فصل اول: کلیات

1-1- مقدمه

آنچه که بین تمام علوم مشترک است، حجم وسیعی از اطلاعات و داده به شکل­های مختلف است، که همراه با پیشرفت و وسعت علوم بزرگتر و ارزشمندتر می­شود. با رشد سریع علوم کامپیوتر و استفاده از آن در چند دهه اخیر، تقریبا همه سازمان­ها در پروژه­های مختلف خود حجم عظیمی داده در پایگاه­های داده ذخیره می­کنند. این سازمان­ها و کسانی که به نوعی در پروژه­ها سهیم هستند به فهم این داده­ها و بهتر بگوییم کشف دانش نهفته در آن نیازمندند. این نیاز، باعث به­وجود آمدن حوزه جدید میان رشته­ای کشف دانش و داده­کاوی[1] شده است، که حوزه­های مختلف همچون پایگاه داده، آمار، یادگیری ماشین را برای کشف دانش ارزشمند نهفته در اطلاعات و داده­ها را با هم تلفیق می­کند. اصطلاح Data­ Mining همان­طور که از ترجمه آن به معنی داده­کاوی مشخص می‌شود، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان، و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.

هر نرم­افزار در طول فرآیند­تولید و پس از آن، انبوهی از اطلاعات ­و مستندات دارد که قابل کاوش و استفاده­ مفید است. این داده­ها معمولا در پایگاه­ داده­هایی به­نام مخازن نرم­افزاری[2] ذخیره و نگهداری می­شوند. مخازن نرم­افزاری نمایش دقیقی از مسیر­تولید یک سیستم ­نرم­افزاری ارائه می­دهند]1 .[هدف ازکاوش مخازن نرم­افزاری[3]MSR استفاده هوشمند از تحلیل داده­های نهفته در آن­ها برای کمک به تصمیم­گیری های بهتر و سریعتر در پروژه تولید و پشتیبانی آن­ها است. آن­چه که در اینجا مورد توجه این تحقیق است، استخراج اطلاعات مهم برای همه ذینفعان پروژه نرم­افزاری است. این اطلاعات از مجموعه داده­های مرتبط با خطا­های رخ داده در طول تولید و پشتیبانی پروژه استخراج می شود.

در سال­های گذشته مدل­های مختلفی با استفاده از الگوریتم­های داده­کاوی، تشابه متن و دسته­بندی و خوشه­بندی داده­ها ارائه شده. اما از آن­جا که جستجو و استخراج اطلاعات از میان داده­های متنی نیازمند روشی هوشمند برای تطبیق جنبه­های معنایی و دستوری است، نیاز به مدل­هایی که از الگوریتم­ها معنایی استفاده­کنند وجود دارد.در تحقیق­های مورد مطالعه این نیاز حس می­شود.

سعی بر این شده که با استفاده از الگوریتم معنایی برپایه مجموعه تشابه جملات[4]بر پایه LCS[5]]3[ و تشابه کلمات (SOC-PMI[6] )]3[، روی مستندات ذخیره­ شده در مخازن خطای نرم­افزار، مانند راه­حل­های ارائه ­شده برای خطا­های مشابه مدل­های قبلی را تکمیل­کرده و جوابی بهینه و سریع­تر برای خطای پیش آمده پیدا کنیم. همچنین می­توان زمانی تخمینی نیز برای تصحیح خطا پیش­بینی کرد تا راهنمای تیم توسعه و ذینفعان دیگر نرم­افزار باشد. همچنین دید بهتری نسبت به روند پیشرفت و تکامل نرم­افزار مورد نظر ارائه ­شود.

برای دانلود متن کامل پایان نامه اینجا کلیک کنید

لینک بالا اشتباه است

برای دانلود متن کامل اینجا کلیک کنید

       

:: بازدید از این مطلب : 935