{"id":{"repo_id":"oviedo","oai_identifier":"oai:digibuo.uniovi.es:10651/57691"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/oviedo/oai:digibuo.uniovi.es:10651/57691","repository":{"repo_id":"oviedo","name":"Universidad de Oviedo","base_url":"https://digibuo.uniovi.es/oai/request"},"display":{"title":"Big Code infrastructure for building tools to improve software development","abstract":"En la última década, el uso de repositorios de código como GitHub, SourceForge o BitBucket se ha visto incrementado signiﬁcativamente. Según los datos de GitHub, en noviembre de 2018 se había registrado 100 millones de repositorios; posteriormente, en 2019 se crearon 44 millones de nuevos repositorios. La información de estos repositorios de código masivos puede ser utilizada como datos para la construcción de herramientas, servicios y modelos orientados a mejorar el desarrollo software. La nueva área de investigación sobre este tema ha sido bautizada como “big code”, debido a su paralelismo con el big data y al uso de código fuente (source code) como datos. Aunque la gran mayoría de los programas se codiﬁcan como información textual, éstos contienen información sintáctica y semántica típicamente representada por medio de árboles y grafos. Las herramientas para mejorar el desarrollo software extraen dicha información y la utilizan para distintas tareas como el análisis estático de programas, la desofuscación de código, el cálculo de métricas software, la transformación de programas, la búsqueda avanzada de código y la comprobación de guías de estilo.","abstract_html":"En la última década, el uso de repositorios de código como GitHub, SourceForge o BitBucket se ha visto incrementado signiﬁcativamente. Según los datos de GitHub, en noviembre de 2018 se había registrado 100 millones de repositorios; posteriormente, en 2019 se crearon 44 millones de nuevos repositorios. La información de estos repositorios de código masivos puede ser utilizada como datos para la construcción de herramientas, servicios y modelos orientados a mejorar el desarrollo software. La nueva área de investigación sobre este tema ha sido bautizada como “big code”, debido a su paralelismo con el big data y al uso de código fuente (source code) como datos. Aunque la gran mayoría de los programas se codiﬁcan como información textual, éstos contienen información sintáctica y semántica típicamente representada por medio de árboles y grafos. Las herramientas para mejorar el desarrollo software extraen dicha información y la utilizan para distintas tareas como el análisis estático de programas, la desofuscación de código, el cálculo de métricas software, la transformación de programas, la búsqueda avanzada de código y la comprobación de guías de estilo.","abstract_has_math":false,"creators":["Rodríguez Prieto, Óscar"],"institution":null,"degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":["Ortín Soler, Francisco"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2020,"date_issued":"2020-06-12","date_published":"2020-06-12","updated_at":"2026-07-24T03:41:27Z","subjects":["Inteligencia atificial","Big Code","ProgQuery"],"languages":["eng"],"rights":["CC Reconocimiento - No comercial - Sin obras derivadas 4.0 Internacional"],"rights_urls":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":"http://hdl.handle.net/10651/57691","outbound_label":"Handle","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["Ortín Soler, Francisco"]},{"key":"dc:contributor.other","label":"Dc Contributor Other","values":["Informática, Departamento de"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Rodríguez Prieto, Óscar"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date.accessioned","label":"Dc Date Accessioned","values":["2021-02-01T09:52:14Z"]},{"key":"dc:date.available","label":"Dc Date Available","values":["2021-02-01T09:52:14Z"]},{"key":"dc:date.issued","label":"Date","values":["2020-06-12"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["doctoral thesis"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Inteligencia atificial","Big Code","ProgQuery"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["eng"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["CC Reconocimiento - No comercial - Sin obras derivadas 4.0 Internacional"]},{"key":"dc:rights.uri","label":"Rights URI","values":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["http://hdl.handle.net/10651/57691"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description","label":"Description","values":["Tesis doctoral con mención internacional"]},{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["En la última década, el uso de repositorios de código como GitHub, SourceForge o BitBucket se ha visto incrementado signiﬁcativamente. Según los datos de GitHub, en noviembre de 2018 se había registrado 100 millones de repositorios; posteriormente, en 2019 se crearon 44 millones de nuevos repositorios. La información de estos repositorios de código masivos puede ser utilizada como datos para la construcción de herramientas, servicios y modelos orientados a mejorar el desarrollo software. La nueva área de investigación sobre este tema ha sido bautizada como “big code”, debido a su paralelismo con el big data y al uso de código fuente (source code) como datos. Aunque la gran mayoría de los programas se codiﬁcan como información textual, éstos contienen información sintáctica y semántica típicamente representada por medio de árboles y grafos. Las herramientas para mejorar el desarrollo software extraen dicha información y la utilizan para distintas tareas como el análisis estático de programas, la desofuscación de código, el cálculo de métricas software, la transformación de programas, la búsqueda avanzada de código y la comprobación de guías de estilo."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Big Code infrastructure for building tools to improve software development"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Ortín Soler, Francisco"],"dc:contributor.other":["Informática, Departamento de"],"dc:creator":["Rodríguez Prieto, Óscar"],"dc:date.accessioned":["2021-02-01T09:52:14Z"],"dc:date.available":["2021-02-01T09:52:14Z"],"dc:date.issued":["2020-06-12"],"dc:description":["Tesis doctoral con mención internacional"],"dc:description.abstract":["En la última década, el uso de repositorios de código como GitHub, SourceForge o BitBucket se ha visto incrementado signiﬁcativamente. Según los datos de GitHub, en noviembre de 2018 se había registrado 100 millones de repositorios; posteriormente, en 2019 se crearon 44 millones de nuevos repositorios. La información de estos repositorios de código masivos puede ser utilizada como datos para la construcción de herramientas, servicios y modelos orientados a mejorar el desarrollo software. La nueva área de investigación sobre este tema ha sido bautizada como “big code”, debido a su paralelismo con el big data y al uso de código fuente (source code) como datos. Aunque la gran mayoría de los programas se codiﬁcan como información textual, éstos contienen información sintáctica y semántica típicamente representada por medio de árboles y grafos. Las herramientas para mejorar el desarrollo software extraen dicha información y la utilizan para distintas tareas como el análisis estático de programas, la desofuscación de código, el cálculo de métricas software, la transformación de programas, la búsqueda avanzada de código y la comprobación de guías de estilo."],"dc:identifier.uri":["http://hdl.handle.net/10651/57691"],"dc:language.iso":["eng"],"dc:rights":["CC Reconocimiento - No comercial - Sin obras derivadas 4.0 Internacional"],"dc:rights.uri":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"],"dc:subject":["Inteligencia atificial","Big Code","ProgQuery"],"dc:title":["Big Code infrastructure for building tools to improve software development"],"dc:type":["doctoral thesis"]},"updated_at":"2026-07-24T03:41:27Z"}