Generating goal models from user stories
Kullanıcı hikayelerinden amaç modelleri oluşturma
- Tez No: 812438
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA BAŞAK AYDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Doğal dil (NL), daha az zaman ve enerji gerektirdiği için kullanıcı gereksinimlerini ifade etmek için kullanılır. Gereksinimleri toplamanın çeşitli yolları vardır ve kullanıcı hikayeleri yarı yapılandırılmış formata bir örnektir. Öğrenme ve anlama kolaylığı nedeniyle çevik yöntemlerde kullanıcı ihtiyaçlarını yakalamak için yaygın olarak kullanılırlar. Bununla birlikte, kullanıcı hikayeleri yeterince geniş olabilir ve bu da aralarındaki ilişkilerin okunmasını ve anlaşılmasını zorlaştırır. Bu tür ilişkiler, geliştiricilerin projenin yapısını anlamasını kolaylaştırır. Öte yandan hedef modelleri, hedefler arasında üst düzey bir perspektif ve açık ilişkiler sağlar, ancak oluşturulması zaman ve çaba gerektirir. İlk olarak, hedef modellerinin veri setini okumak ve anlamak için kullanışlılığını göstermek üzere bir deney gerçekleştiriyoruz. Bu tez, doğal dil işleme (NLP) tekniklerini uygulayarak bir dizi kullanıcı hikayesinden otomatik olarak bir hedef modeli oluşturmak için bir hedef modeli oluşturma aracı önermektedir. İlk olarak, kullanıcı hikayeleri kümesinde belirtilen roller, eylemler ve faydalar arasındaki ilişkileri korumak için bir dizi kullanıcı hikayesinden çıkarılan bilgileri bir grafik veritabanında ayrıştırıp saklıyoruz. Çizge veritabanındaki bilgileri kullanarak hedef model stratejilerini oluşturuyoruz, bu da düğümler ve kenarlar arasındaki bağlantıları görmemizi sağlıyor. NLP teknikleri ve çeşitli sezgisel yöntemler uygulayarak, insan yapımı modellere benzeyen hedef modelleri üretiyoruz. İkinci olarak, ArTu aracının hedef modellerin oluşturulmasını hızlandırıp hızlandırmadığını belirleyen hedef model oluşturma aracı için bir değerlendirmeye katkıda bulunuyoruz. Araçlı çizilmiş bir hedef model ile araçsız çizilmiş bir hedef model arasındaki zaman farkını değerlendirmek için çapraz bir deney gerçekleştiriyoruz. Bu deney bulgularını karşılaştırmak için çeşitli hipotezler ortaya koyduk. Deneysel veriler üzerinde yapılan çeşitli istatistiksel analizlerin sonuçlarını incelediğimizde, ArTu aracının hedef modelleri oluşturmak için gereken süreyi önemli ölçüde azalttığını görmekteyiz.
Özet (Çeviri)
Natural language (NL) is used to express stakeholder requirements since it requires less time and energy. There are several ways to collect requirements, and user stories are an example of a semi-structured format. They are commonly used to capture user needs in agile methods due to their ease of learning and understanding. However, user stories can be large enough which makes it difficult to read and understand the relations among them. Such relations make it easier for developers to understand the structure of the project. Goal models, on the other hand, provide high-level perspective and explicit relations among goals but they require time and effort to build. First, we conduct an experiment to show the usefulness of the goal models for reading and comprehending the data set. This thesis proposes a goal model builder tool to automatically generate a goal model from a set of user stories by applying natural language processing (NLP) techniques. We first parse and store the extracted information from a set of user stories in a graph database to maintain the relations among the roles, actions, and benefits mentioned in the set of user stories. We create the goal model strategies using the information in the graph database, which enables us to see the connections between the nodes and edges. By applying NLP techniques and several heuristics, we produce goal models that resemble human-built models. Second, we contribute an evaluation of the goal model builder tool that determines whether the ArTu tool speeds up the creation of goal models. A cross-over experiment has been carried out to evaluate the time difference between a goal model with the tool and one without the tool. We put out a variety of hypotheses to contrast experiment findings. The results of several statistical analyses run on the experimental data show that the ArTu tool significantly reduced the time needed to build goal models.
Benzer Tezler
- Generating stories from large scale image collections
Büyük ölçekli görüntü derlemlerinden öykü oluşturma
İSMAİL BORA ÇELİKKALE
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
- Exploring design based learning activities in 2nd grade science classrooms
2. sınıf bilim sınıflarında tasarım tabanlı öğrenme aktivitelerinin keşfedilmesi
ÖZLEM YAPRAK BOSTANCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK
- PC ler arasında veri iletişimini sağlayan bir yazılım
A Software about data communication between PCs
OSMAN NURİ ÖZPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. MİTHAT UYSAL
- Yeni nesil oyun arkadaşı: yapay zeka destekli, etkileşimli çocuk oyun ve eğitim teknolojileri üzerine bir görsel tasarım önerisi
New generation game companion: A visual design proposal on artificial intelligence supported, interactive children's game and educational technologies
ÇİĞDEM KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Güzel SanatlarÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiGrafik Tasarımı Ana Sanat Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ TUNÇ
- Yüksek binalarda asansörlerin tasarımı ve değerlendirilmesi için bir uzman sistem
An Expert system for the design and evaluation of the elevators in high buildings
NURAY ÇANKAYA