नाउफेल क्रेम*
आवश्यकता इंजीनियरिंग (आरई) को सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र में एक महत्वपूर्ण चरण के रूप में पहचाना जाता है। विकास चरण में बाद में किसी आवश्यकता दोष को ठीक करने की लागत विकास के शुरुआती चरणों में इसे पहचानने और ठीक करने की लागत से कहीं अधिक है। ऐसा करने के लिए सिस्टम आवश्यकताओं को विकास प्रक्रिया के आरंभ में ही ठीक से पहचाना, विश्लेषित और समीक्षा की जानी चाहिए। सॉफ्टवेयर उत्पाद लाइनों (एसपीएल) की प्रकृति को देखते हुए, आवश्यकता इंजीनियरिंग का महत्व अधिक नकारा जाता है क्योंकि एसपीएल 'एकल' उत्पाद के विकास की तुलना में अधिक जटिल चुनौतियाँ पेश करते हैं। साहित्य में कई दृष्टिकोण प्रस्तावित किए गए हैं, जो आवश्यकताओं, उनकी परिवर्तनशीलता और समानता को पकड़ने के लिए गतिविधियों को शामिल करते हैं।
इस थीसिस का मुख्य उद्देश्य एक ऐसा ढांचा प्रस्तावित करना है जो सिस्टम इंजीनियरों को उनके पसंदीदा लक्ष्य के लिए एक उपयुक्त दृष्टिकोण चुनने में मार्गदर्शन करेगा। प्रस्तावित ढांचे से एक साथ प्रस्तुत कई दृष्टिकोणों से एक प्रभावी दृष्टिकोण खोजने के लिए आवश्यक समय को कम करने की उम्मीद है। यह ढांचा चयनित मानदंड सेट के आधार पर SPL के लिए RE दृष्टिकोणों का आकलन करता है। यह मूल्यांकन से निर्मित मात्रात्मक डेटा को क्लस्टर करने के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (k-means) को लागू करके आगे योगदान देता है। इसके अलावा, यह एक वेबसाइट को लागू करता है जो इस थीसिस के प्रारंभिक उद्देश्य को प्राप्त करने में मदद करता है।
फ्रेमवर्क के परिणाम को मान्य किया गया और इसने दिखाया कि वर्गीकृत डेटा व्यावहारिक है। यह फ्रेमवर्क SPL पर लागू उपयुक्त RE दृष्टिकोण का चयन करते समय गुमराह होने की संभावना को कम करेगा।