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Ontologie-unterstützte Klassifikation von Software-Anforderungen

Chaiko, Vitali

Abstract:
Die Analyse der Lastenhefte für die Planung der Software bringt einen erheblichen manuellen Aufwand mit sich. Bei Robert Bosch GmbH werden die Anforderungen aus den Lastenheften der Kunden auf eine V-Prozessmodell-Datenbank abgebildet. Diese Datenbank besteht aus den sogenannten internen Anforderungen, die Richtlinien für Hardware- und Softwareentwicklung enthalten. Jede Kundenanforderung muss von den Mitarbeitern manuell auf eine oder mehrere Anforderungen abgebildet werden.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein automatisiertes Verfahren entwickelt, welches den Mitarbeiter bei dem Abbildungsprozess unterstützen kann. Dafür wurde aus den Textdaten der Kundenanforderungen eine Ontologie automatisch generiert, die Fachbegriffe und ihre Beziehungen enthält. Aus dieser Ontologie wurden Merkmale erzeugt, welche mit einem unüberwachten Verfahren des maschinellen Lernens, nämlich hierarchisches Clustering gruppiert wurden. Dadurch war es möglich eine neue Kundenanforderung in ein bestehendes Cluster einzuordnen und, basierend auf die Kundenanforderungen in dem Cluster, Vorschläge für die zutreffenden internen Anforderungen zu erhalten.

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000090597
Veröffentlicht am 19.02.2019
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-905977
KITopen-ID: 1000090597
Verlag KIT, Karlsruhe
Umfang VIII, 68 S.
Abschlussart Abschlussarbeit - Master
Schlagworte Klassifikation von Software-Anforderungen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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