Yguaratã C. Cavalcanti (UFPE/CESAR) | |
Alexandre C. Martins (UFPE/CESAR) | |
Eduardo S. Almeida (CESAR) | |
Silvio L. Meira (UFPE/CESAR) |
O gerenciamento de repositórios de CRs (Change Requests) pode se tornar custoso quando a quantidade de usuários e desenvolvedores aumenta. Essa situação pode gerar replicações dos mesmos defeitos relatados em CRs diferentes e, conseq¨uentemente, o aumento dos custos associados ao tempo de desenvolvimento e manutenção do software, por exemplo. Dessa forma, esse artigo apresenta uma abordagem baseada em Text Mining para detecção de relatos de CRs duplicadas. Com a técnica desenvolvida, foi possível detectar CRs duplicadas com precisão de 17,61% e cobertura de 23,66% no conjunto de CRs utilizado nos testes.