Título: Hacia un recomendador de hilos de foros de discusión técnicos basado en estrategias de Recuperación de Información
Tesista: Valeria Zoratto
Directoras: Gabriela Aranda – Sandra Roger
Carrera: Licenciatura en Ciencias de la Computación
Fecha de defensa: 18 de marzo de 2016
Resumen
Los foros de discusión disponibles en la Web sobre tópicos relacionadas al desarrollo y mantenimiento de software, contienen un amplio conocimiento sobre problemáticas que se repiten cotidianamente, por lo que organizar dicha información para mantenerla accesible a la comunidad de desarrolladores es algo deseable y valioso. Los usuarios de dicha información generalmente utilizan motores de búsqueda multipropósito para realizar consultas, y suelen recorrer varias páginas buscando un problema similar al suyo, sin un mecanismo pre-establecido. Este proceso puede llevarlos a visitar muchas páginas de distinto tipo antes de encontrar una propuesta posible de solución para su problema, y a veces deben probar varias de ellas hasta encontrar una que sea correcta.
Con el fin de ofrecer a los desarrolladores de software un mecanismo que les permita encontrar una solución correcta para su problema en menos intentos, en esta tesis se define un proceso para la captura, procesamiento y clasificación de hilos recuperados de foros de discusion técnicos, así como un proceso de evaluación de dicha clasificación, en el que se aplican técnicas y herramientas que han sido seleccionadas a partir de la investigación y estudio de antecedentes en el área de Recuperación de la Información. Para llevar a cabo el proceso propuesto, se presenta una herramienta que automatiza la mayoría de sus fases.
Por último, se presenta la aplicación de dicha herramienta en dos casos de estudio tomando como base hilos de discusión sobre problemas de uso del lenguaje Java y, como categorías, los documentos Oracle de las clases de dicho lenguaje de programación. Los resultados obtenidos por medio de la herramienta han sido comparados contra una clasificación realizada previamente por expertos y su performance ha sido analizada mediante métricas ampliamente utilizadas en Recuperación de Información.