Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software
- Autores
- Ruau, Kevin
- Año de publicación
- 2017
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Rago, Alejandro
Marcos, Claudia - Descripción
- El enfoque propuesto plantea que aprovechando la información de ocurrencia de palabras que caracterizan las relaciones entre las partes de los escenarios de calidad, es posible inferir información sobre escenarios de atributos de calidad incompletos. Este enfoque se materializó en una herramienta denominada ScenariosTool. El mismo está dividido en dos etapas, a saber: Aprendizaje y Razonamiento. Durante la etapa de Aprendizaje se aprenden relaciones entre diferentes partes de escenarios de atributos de calidad. Luego, en la etapa de Razonamiento se realiza un razonamiento mediante analogía entre un escenario de referencia completo y un escenario parcial, con el propósito de encontrar aquellas palabras que puedan completar las partes ausentes del escenario ingresado por el arquitecto. La herramienta entonces puede llegar a guiar a un arquitecto que no tiene experiencia suficiente sobre como especificar un atributo de calidad particular, proveyendo sugerencias de las partes que desconoce y las cuales son importantes para el diseño arquitectónico del sistema. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen.
Fil: Ruau, Kevin. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Rago, Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Marcos, Claudia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. - Materia
-
ScenariosTool
Software
Arquitectura-computación
Atributos de calidad
Ingeniería de sistemas - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
- OAI Identificador
- oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/1470
Ver los metadatos del registro completo
id |
RIDUNICEN_40c31493acc620d27d46eb154e8375a6 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/1470 |
network_acronym_str |
RIDUNICEN |
repository_id_str |
a |
network_name_str |
RIDAA (UNICEN) |
spelling |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de softwareRuau, KevinScenariosToolSoftwareArquitectura-computaciónAtributos de calidadIngeniería de sistemasEl enfoque propuesto plantea que aprovechando la información de ocurrencia de palabras que caracterizan las relaciones entre las partes de los escenarios de calidad, es posible inferir información sobre escenarios de atributos de calidad incompletos. Este enfoque se materializó en una herramienta denominada ScenariosTool. El mismo está dividido en dos etapas, a saber: Aprendizaje y Razonamiento. Durante la etapa de Aprendizaje se aprenden relaciones entre diferentes partes de escenarios de atributos de calidad. Luego, en la etapa de Razonamiento se realiza un razonamiento mediante analogía entre un escenario de referencia completo y un escenario parcial, con el propósito de encontrar aquellas palabras que puedan completar las partes ausentes del escenario ingresado por el arquitecto. La herramienta entonces puede llegar a guiar a un arquitecto que no tiene experiencia suficiente sobre como especificar un atributo de calidad particular, proveyendo sugerencias de las partes que desconoce y las cuales son importantes para el diseño arquitectónico del sistema. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen.Fil: Ruau, Kevin. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Fil: Rago, Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Fil: Marcos, Claudia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias ExactasRago, AlejandroMarcos, Claudia2017-062017-10-31T15:17:56Z2017-10-31T15:17:56Zinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfapplication/pdfhttp://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1470https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/1470spahttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:RIDAA (UNICEN)instname:Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires2025-09-18T10:05:55Zoai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/1470instacron:UNICENInstitucionalhttps://www.ridaa.unicen.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://www.ridaa.unicen.edu.ar/oailleiboff@rec.unicen.edu.ar;gimeroni@rec.unicen.edu.ar;lvarela@rec.unicen.edu.ar ;ArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-09-18 10:05:55.942RIDAA (UNICEN) - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Airesfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
title |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
spellingShingle |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software Ruau, Kevin ScenariosTool Software Arquitectura-computación Atributos de calidad Ingeniería de sistemas |
title_short |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
title_full |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
title_fullStr |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
title_full_unstemmed |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
title_sort |
Un asistente inteligente para derivar escenarios de atributos de calidad en arquitecturas de software |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Ruau, Kevin |
author |
Ruau, Kevin |
author_facet |
Ruau, Kevin |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Rago, Alejandro Marcos, Claudia |
dc.subject.none.fl_str_mv |
ScenariosTool Software Arquitectura-computación Atributos de calidad Ingeniería de sistemas |
topic |
ScenariosTool Software Arquitectura-computación Atributos de calidad Ingeniería de sistemas |
dc.description.none.fl_txt_mv |
El enfoque propuesto plantea que aprovechando la información de ocurrencia de palabras que caracterizan las relaciones entre las partes de los escenarios de calidad, es posible inferir información sobre escenarios de atributos de calidad incompletos. Este enfoque se materializó en una herramienta denominada ScenariosTool. El mismo está dividido en dos etapas, a saber: Aprendizaje y Razonamiento. Durante la etapa de Aprendizaje se aprenden relaciones entre diferentes partes de escenarios de atributos de calidad. Luego, en la etapa de Razonamiento se realiza un razonamiento mediante analogía entre un escenario de referencia completo y un escenario parcial, con el propósito de encontrar aquellas palabras que puedan completar las partes ausentes del escenario ingresado por el arquitecto. La herramienta entonces puede llegar a guiar a un arquitecto que no tiene experiencia suficiente sobre como especificar un atributo de calidad particular, proveyendo sugerencias de las partes que desconoce y las cuales son importantes para el diseño arquitectónico del sistema. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen. Fil: Ruau, Kevin. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Fil: Rago, Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Fil: Marcos, Claudia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. |
description |
El enfoque propuesto plantea que aprovechando la información de ocurrencia de palabras que caracterizan las relaciones entre las partes de los escenarios de calidad, es posible inferir información sobre escenarios de atributos de calidad incompletos. Este enfoque se materializó en una herramienta denominada ScenariosTool. El mismo está dividido en dos etapas, a saber: Aprendizaje y Razonamiento. Durante la etapa de Aprendizaje se aprenden relaciones entre diferentes partes de escenarios de atributos de calidad. Luego, en la etapa de Razonamiento se realiza un razonamiento mediante analogía entre un escenario de referencia completo y un escenario parcial, con el propósito de encontrar aquellas palabras que puedan completar las partes ausentes del escenario ingresado por el arquitecto. La herramienta entonces puede llegar a guiar a un arquitecto que no tiene experiencia suficiente sobre como especificar un atributo de calidad particular, proveyendo sugerencias de las partes que desconoce y las cuales son importantes para el diseño arquitectónico del sistema. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen. |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017-06 2017-10-31T15:17:56Z 2017-10-31T15:17:56Z |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado |
format |
bachelorThesis |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1470 https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/1470 |
url |
http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1470 https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/1470 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:RIDAA (UNICEN) instname:Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires |
reponame_str |
RIDAA (UNICEN) |
collection |
RIDAA (UNICEN) |
instname_str |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires |
repository.name.fl_str_mv |
RIDAA (UNICEN) - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires |
repository.mail.fl_str_mv |
lleiboff@rec.unicen.edu.ar;gimeroni@rec.unicen.edu.ar;lvarela@rec.unicen.edu.ar ; |
_version_ |
1843609038877622272 |
score |
13.001348 |