30 abr 2020
10:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Improved Knowledge Sharing in Ticket Repositories: a Genetic Algorithm Approach for Feature Selection
Aluno
João Luís Villar de Oliveira
Orientador / Docente
Mário Lucio Côrtes
Breve resumo
Gestão do conhecimento é essencial para qualquer organização. As empresas precisam ser capazes de produzir, organizar, salvar, recuperar e compartilhar conhecimento com eficiência. As empresas de software não são diferentes de outras empresas, produzindo conhecimento continuamente em larga escala. Essas empresas geralmente geram centenas de milhares de tickets por dia por meio de ferramentas de gerenciamento de projetos, como Jira, Bugzilla e Trello. Neste contexto, o compartilhamento apropriado de conhecimento sem automação é extremamente difícil ou até impossível. A chance de perder informações valiosas ao longo do tempo é alta. Para solucionar este problema, desenvolvemos um sistema de recomendação em que, para cada novo ticket, o sistema analisa e classifica os tickets relevantes no repositório para ajudar os usuários compartilhando conhecimentos e lições aprendidas em casos semelhantes anteriores. O sistema de recomendação é baseado no Vector Space Model (VSM) com TF-IDF e cosine-similarity. Os experimentos revelaram resultados positivos, mostrando que o VSM é uma técnica adequada para classificar tickets relevantes. Em combinação com o sistema de recomendação, foi desenvolvida uma técnica de seleção de recursos baseada no algoritmo genético e uma nova abordagem que aprimora heuristicamente o conhecido algoritmo genético. O sistema de recomendação com seleção de características obteve resultados positivos em comparação ao método que se baseia no modelo tradicional de espaço vetorial, sem nenhum procedimento de seleção de características. A precisão aumentou em quase 23%, o tempo médio de pesquisa por consulta reduziu em 44% e o tamanho do vetor reduziu em 64%.
Banca examinadora
Titulares:
Mário Lucio Côrtes IC/UNICAMP
Adler Diniz de Souza UNIFEI
Islene Calciolari Garcia IC/UNICAMP
Suplentes:
Hélio Pedrini IC/UNICAMP
Lin Tzy Li Samsung do Brasil