Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software

El enfoque propuesto plantea que aprovechando la información de ocurrencia de palabras que caracterizan las relaciones entre las partes de los escenarios de calidad, es posible inferir información sobre escenarios de atributos de calidad incompletos. Este enfoque se materializó en una herramienta...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Ruau, Kevin
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2017
Materias:
ScenariosTool
Software
Arquitectura-computación
Atributos de calidad
Ingeniería de sistemas
Acceso en línea:http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1470
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description El enfoque propuesto plantea que aprovechando la información de ocurrencia de palabras que caracterizan las relaciones entre las partes de los escenarios de calidad, es posible inferir información sobre escenarios de atributos de calidad incompletos. Este enfoque se materializó en una herramienta denominada ScenariosTool. El mismo está dividido en dos etapas, a saber: Aprendizaje y Razonamiento. Durante la etapa de Aprendizaje se aprenden relaciones entre diferentes partes de escenarios de atributos de calidad. Luego, en la etapa de Razonamiento se realiza un razonamiento mediante analogía entre un escenario de referencia completo y un escenario parcial, con el propósito de encontrar aquellas palabras que puedan completar las partes ausentes del escenario ingresado por el arquitecto. La herramienta entonces puede llegar a guiar a un arquitecto que no tiene experiencia suficiente sobre como especificar un atributo de calidad particular, proveyendo sugerencias de las partes que desconoce y las cuales son importantes para el diseño arquitectónico del sistema. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen.
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