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Identificación Automática de Relaciones Metamórficas en Sistemas de Búsqueda

  • Juan Carlos Alonso Valenzuela [1] ; Alberto Martín-López [1] ; Sergio Segura Rueda [1] Árbol académico ; Antonio Ruiz Cortés [1] Árbol académico
    1. [1] Universidad de Sevilla
  • Localización: Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021): [Málaga, 22 al 24 de septiembre de 2021] / coord. por Rafael Capilla Sevilla Árbol académico, Maider Azanza Sese Árbol académico, Miguel Rodríguez Luaces Árbol académico, M. M. Roldán García Árbol académico, Dolores Burgueño Caballero, José Raúl Romero Salguero Árbol académico, José Antonio Parejo Maestre Árbol académico, José Francisco Chicano García Árbol académico, Marcela Genero Árbol académico, Óscar Díaz García Árbol académico, José González Enríquez Árbol académico, María Carmen Penades Gramage Árbol académico; Silvia Mara Abrahao Gonzales (col.) Árbol académico, 2021
  • Idioma: español
  • Enlaces
  • Resumen
    • Proveer al usuario con opciones de búsqueda avanzada que faciliten el acceso a los datos que busca es una característica común de muchos sistemas software, tales como sistemas de información, sistemas de comercio electrónico y APIs web. La complejidad y magnitud de estos sistemas provocan que en la mayoría de los casos sea imposible determinar si la salida obtenida es correcta. Una solución para aliviar este problema es la aplicación de pruebas metamórficas, que explotan las relaciones existentes entre los parámetros de un sistema, conocidas como relaciones metamórficas (RMs). Sin embargo, la identificación manual de RMs exige tiempo y esfuerzo, lo que limita su aplicación. En este artículo, describimos nuestro trabajo en progreso para el desarrollo de un método para la identificación automática de RMs en el contexto de sistemas de búsqueda. Nuestro primer prototipo muestra la efectividad de nuestra propuesta para generar cientos de RMs en sistemas reales como YouTube, IMDb o SkyScanner en cuestión de segundos.


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