Investigando Técnicas de Recomendação de Assets Híbridos de Software: Um Mapeamento Sistemático

<p>O reuso de software &eacute; uma alternativa efetiva para criar software com qualidade. Ele tamb&eacute;m supre algumas demandas que a &aacute;rea de Tecnologia da Informa&ccedil;&atilde;o (TI), j&aacute; que permite criar novos produtos a partir de software j&aacute; existente, suavizando o esfor&ccedil;o e os custos originados da cria&ccedil;&atilde;o de um produto completamente novo. Gra&ccedil;as &agrave; vasta disponibilidade de recursos dispon&iacute;veis para desenvolvedores e empresas, o reuso de software se torna mais promissor, e ao mesmo tempo, mais desafiador. A fim de tornar o reuso oportunista uma abordagem mais efetiva e menos dependente do esfor&ccedil;o humano para encontrar os assets (recursos) corretos, t&eacute;cnicas da &aacute;rea de aprendizado de m&aacute;quina vem sendo acrescentadas aos processo de re&uacute;so oportunista. Este estudo sumariza um mapeamento sistem&aacute;tico, executado com o objetivo de compreender como a &aacute;rea de aprendizado de m&aacute;quina tem dado suporte ao re&uacute;so de assets h&iacute;bridos de software.</p>