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Título: A NEW APPROACH FOR MINING SOFTWARE REPOSITORIES USING SEMANTIC WEB TOOLS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FERNANDO DE FREITAS SILVA

Colaborador(es):  DANIEL SCHWABE - Orientador
Número do Conteúdo: 24916
Catalogação:  15/07/2015 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24916@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24916@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24916

Resumo:
The Mining of Software Repositories is a field of research that extracts and analyzes information available in software repositories, such as version control systems and issue trackers. Currently, several research works in this area have used Semantic Web tools during the extraction process to overcome some limitations that traditional approaches face. The objective of this work is to extend the existing approaches that use Semantic Web tools to mine information not considered in these works. The objective of this work is to extend these approaches using the Semantic Web to mine information not currently considered. One of these information is the relationship between revisions of version control and the changes that occur in the Abstract Syntax Trees of files modified by these revisions. Additionally, this new approach also allows modeling the interdependence of software projects, their licenses and extracting information from builds generated by continuous integration tools. The validation of this approach is demonstrated through a set of questions that are asked by developers and managers during the execution of a project and have been identified in various works in the literature. We show how these questions were translated into SPARQL queries and how this work can answer the questions that are not answered or are partially answered in other tools.

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