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dc.creatorPereira, Lucas Rafael Rodrigues-
dc.date.accessioned2024-09-04T18:47:12Z-
dc.date.available2024-09-04-
dc.date.available2024-09-04T18:47:12Z-
dc.date.issued2024-09-04-
dc.date.submitted2024-04-17-
dc.identifier.citationPEREIRA, Lucas Rafael Rodrigues. Uma abordagem de deep-learning para realizar a predição de refatorações. 2024. 42p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59329-
dc.description.abstractResearch has shown that refactoring often leads to greater maintainability, resulting in more readable and understandable code for developers. However, when applying refactoring methods to increase software quality, Developers face challenges in identifying effective refactoring methods. It turns out that finding refactoring opportunities is a challenging task. One notable problem is the absence of specific, practical guidelines for determining the appropriate refactoring method for a given piece of code. Consequently, since decisions about when to refactor are often based on subjective concepts such as codesmells, Less experienced developers often rely on guidance from senior developers to determine when software needs to undergo refactoring. Previous research has shown that machine learning algorithms can be used to help developers identify refactoring opportunities. With recent advances in hardware, Deep learning algorithms have attracted more and more attention. In this research, we intend to evaluate the effectiveness of some Deep Learning models (CNN, RNN, LSTM and DenseLayer) in predicting refactoring opportunities, compared to traditional machine learning models. Specifically, We evaluate these models using standard metrics such as precision, recall, and accuracy. Our findings seem to suggest that although machine learning models generally outperform deep learning models, the latter perform better than the former when trained on unbalanced datasets.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectDeep Learningpt_BR
dc.subjectRefatoração de códigopt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectQualidade de softwarept_BR
dc.subjectPredição de refatoraçãopt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectCode Refactoringpt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectSoftware Qualitypt_BR
dc.subjectRefactoring Predictionpt_BR
dc.subjectData Miningpt_BR
dc.titleUma abordagem de deep-learning para realizar a predição de refatoraçõespt_BR
dc.title.alternativeRealizing refactoring prediction through deep-learningpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Durelli, Rafael Serapilha-
dc.contributor.advisor-co1Pereira, Dilson-
dc.contributor.referee1Dias, Diego Roberto Colombo-
dc.contributor.referee2Parreira Junior, Paulo Afonso-
dc.contributor.referee3Oliveira, Johnatan Alves de-
dc.description.resumoA pesquisa mostrou que a refatoração geralmente leva a uma maior capacidade de manutenção, resultando em um código mais legível e compreensível para os desenvolvedores. No entanto, ao aplicar métodos de refatoração para aumentar a qualidade do software, os desenvolvedores enfrentam desafios na identificação de métodos de refatoração eficazes. Acontece que encontrar oportunidades de refatoração é uma tarefa desafiadora. Um problema notável é a ausência de diretrizes específicas e práticas para determinar o método de refatoração apropriado para um determinado trecho de código. Consequentemente, já que as decisões sobre quando refatorar geralmente são baseadas em conceitos subjetivos, como codesmells, desenvolvedores menos experientes frequentemente contam com a orientação de desenvolvedores seniores para determinar quando o software precisa passar por refatoração. Pesquisas anteriores mostraram que algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para ajudar os desenvolvedores a identificar oportunidades de refatoração. Com os recentes avanços em hardware, algoritmos de aprendizado profundo têm atraído cada vez mais atenção. Nessa pesquisa, pretendemos avaliar a eficácia de alguns modelos de Deep Learning (CNN, RNN, LSTM e DenseLayer) na previsão de oportunidades de refatoração, em comparação com modelos tradicionais de aprendizado de máquina. Especificamente, avaliamos esses modelos usando métricas padrão, como precisão, recall e exatidão. Nossas descobertas parecem sugerir que, embora os modelos de aprendizado de máquina geralmente superem os modelos de aprendizado profundo, os últimos apresentam desempenho superior aos primeiros quando treinados em conjuntos de dados não balanceados.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6502664083187109pt_BR
Aparece nas coleções:Ciência da Computação - Mestrado (Dissertações)



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