Identificación de hotspots mediante el análisis de históricos de proyectos usando métodos de optimización o de machine learning

Identificación de hotspots mediante el análisis de históricos de proyectos usando métodos de optimización o de machine learning

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Profesores: Dr. Abel García Nájera y Dr. Humberto Cervantes Maceda

Resumen: En un proyecto anterior, estudiamos la manera de identificar hotspots mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático para analizar distintas métricas, aunque no se utilizó información histórica, obteniendo resultados prometedores. En este proyecto, buscamos hacer una continuación de ese trabajo mediante el análisis de la evolución de las métricas de los proyectos a lo largo del tiempo, con el fin de poder identificar patrones que permitan identificar hotspots de forma temprana.

Objetivo general:

Aplicar métodos heurísticos de optimización o de machine learning para analizar código a lo largo del tiempo e identificar posibles hotspots

Objetivos específicos:

• Identificar propuestas en la literatura enfocadas en análisis del código a lo largo del tiempo con el fin de identificar hotspots
• Proponer un método heurístico de optimización o de machine learning que permita encontrar patrones de identificación de hotspots
• Desarrollar un prototipo de herramienta que implemente dicha técnica
• Evaluar la efectividad de la herramienta

Ultima actualización 19/10/2022 por pcyti