Historical analysis of message contents to recommend issues to open source software contributors (2014)
- Authors:
- Steinmacher, Igor - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
- Wiese, Igor Scaliante - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
- Schwerz, André Luis - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
- Roberto, Rafael Liberato - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
- Ferreira, João Eduardo
- Gerosa, Marco Aurélio
- USP affiliated authors: FERREIRA, JOÃO EDUARDO - IME ; GEROSA, MARCO AURÉLIO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.5329/RESI.2014.1302005
- Assunto: SOFTWARE LIVRE
- Language: Inglês
- Abstract: Os desenvolvedores de projetos de software livre distribuídos utilizam ferramentas de acompanhamento de pendências para coordenar o seu trabalho. Essas ferramentas armazenam informações importantes, mantendo registro de decisões importantes e soluções para bugs. Decidir sobre que pendências são as mais adequadas para se contribuir pode ser difícil, uma vez que a elevada quantidade de dados aumenta a pressão sobre os desenvolvedores. Este artigo mostra a importância do conteúdo das discussões que ocorrem por meio da ferramenta de acompanhamento de pendências em um projeto de software livre para a construção de um classificador para predizer a participação de um colaborador na solução de um problema. Para projetar este modelo de predição, utilizamos dois algoritmos de aprendizagem de máquina: Naïve Bayes e J48. Utilizamos dados do projeto Apache Hadoop Commons para avaliar o uso dos algoritmos. Aplicando algoritmos de aprendizado de máquina aos dez desenvolvedores mais ativos no projeto, obtivemos uma média de recall de 66,82% para Naïve Bayes e 53,02% usando J48. Obtivemos 64,31% de precisão e 90,27% de acurácia usando o J48. Também realizamos um estudo exploratório com cinco desenvolvedores que participaram na solução de um volume menor de problemas , obtendo 77,41% de precisão, 48% de recall, e 98,84% de acurácia usando o algoritmo J48. Os resultados indicam que o conteúdo dos comentários em pendências/ problemas em projetos de software livre representam um fator relevante com base no qual recomendar pendências aos desenvolvedores que colaboram com o projeto.
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista Eletrônica de Sistemas de Informação
- ISSN: 1677-3071
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13, n. 2, paper 5, [19 p.], 2014
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
STEINMACHER, Igor et al. Historical analysis of message contents to recommend issues to open source software contributors. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação, v. 13, n. 2, p. [19 ], 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5329/RESI.2014.1302005. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Steinmacher, I., Wiese, I. S., Schwerz, A. L., Roberto, R. L., Ferreira, J. E., & Gerosa, M. A. (2014). Historical analysis of message contents to recommend issues to open source software contributors. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação, 13( 2), [19 ]. doi:10.5329/RESI.2014.1302005 -
NLM
Steinmacher I, Wiese IS, Schwerz AL, Roberto RL, Ferreira JE, Gerosa MA. Historical analysis of message contents to recommend issues to open source software contributors [Internet]. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação. 2014 ; 13( 2): [19 ].[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5329/RESI.2014.1302005 -
Vancouver
Steinmacher I, Wiese IS, Schwerz AL, Roberto RL, Ferreira JE, Gerosa MA. Historical analysis of message contents to recommend issues to open source software contributors [Internet]. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação. 2014 ; 13( 2): [19 ].[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5329/RESI.2014.1302005 - Prediction of developer participation in issues of open source projects
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Informações sobre o DOI: 10.5329/RESI.2014.1302005 (Fonte: oaDOI API)
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