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Mineração de Repositórios de Software

Mineração de Repositórios de Software

Publicado 10/12/2020, 9:53:09 PM, última modificação 10/12/2020, 9:53:17 PM

Ementa: Repositório de software e seus dados; processo de extração de dados; Técnicas de análise e inferência; redes sociais e socio-técnicas de desenvolvedores; tópicos, aplicações e desafios da mineração de repositórios.

Código: PPGCC09

Carga-horária: 60 horas

Obrigatória? Não

Créditos: 4

Bibliografia:

  • BARBETTA, Pedro Alberto; BORNIA, Antonio Cezar; REIS, Marcelo Menezes. Estatística: para cursos de engenharia e informática. 3. ed. São Paulo, SP: Atlas, 2010. 410 p. ISBN 9788522459940.

  • TAN, Pang-Ning; STEINBACH, Michael; KUMAR, Vipin. Introdução ao datamining: mineração de dados. Rio de Janeiro, RJ: Ciência Moderna, 2009. xxi , 900 p. ISBN 9788573937619.

  • BAEZA-YATES, R.; RIBEIRO-NETO, Berthier. Modern information retrieval: the concepts and technology behind search. 2nd ed. Harlow: Addison-Wesley, 2011. xx, 913 p. ISBN 9780321416919.

  • LO, David; KHOO, Siau-Cheng, HAN, Jiawei, LIU, Chao. Mining Software Specifications: Methodologies and Applications. CRC Press; 1 edition (May 24, 2011). 460p. ISBN 9781439806265.

  • MENZIES, Tim, KOCAGUNELI, Ekrem, TURHAN, Burak, MINKY, Leandro, FAYOLA, Peters. Sharing Data and Models in Software Engineering. Morgan Kaufmann; 1 edition 2014). 406 p. ISBN 9780124172951.

  • BIRD, Christian, MENZIES, Tim, ZIMMERMANN, Thomas. The Art and Science of Analyzing Software Data. Morgan Kaufmann; 1 edition (2015). 672 p. ISBN 978-0124115194.

  • HASTIE, Trevor; FRIEDMAN, J. H.; TIBSHIRANI, Robert. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. 2. ed. Stanford, CA: Springer, 2009. 745 p. ISBN 9780387848570.

  • WITTEN, I. H.; FRANK, Eibe; HALL, Mark A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Burlington, MA: Morgan Kaufmann, c2011. xxxiii, 629 p. (Morgan Kaufmann series in data management systems ). ISBN 9780123748560.