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Abstract:
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O uso de metodologias ágeis no processo de desenvolvimento de software tem se popularizado nas últimas décadas e, com isso, o uso de histórias de usuários para representar os requisitos do ponto de vista dos usuários também se popularizou. Porém, uma vez que histórias de usuários são escritas por seres humanos e em linguagem natural, as mesmas estão propensas a diversos erros, como incompletude e inconsistência, além da provável existência de histórias que representam o mesmo requisito, mas que estão descritas de formas diferentes. Detectar tais inconsistências, apesar de ser uma tarefa fácil para seres humanos, é algo maçante e, em grandes conjuntos de histórias de usuários, acaba exigindo muito tempo e esforço. Assim, este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta web que permita a detecção e exibição de histórias de usuários similares, visando facilitar e agilizar o processo de desenvolvimento de software. Para tal, foram aplicados os algoritmos K-Means, Hierárquico Aglomerativo, DBSCAN e GMM, mostrando-se úteis para uma análise e teste de hipótese exploratórios. |
