UNDERSTANDING THE EVOLUTION AND CO-EVOLUTION OF CLASSES IN OBJECT-ORIENTED SYSTEMS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As software systems evolve over a long time, non-trivial and often unintended relationships among system classes arise, which cannot be easily perceived through source-code reading. As a result, the developers' understanding of continuously evolving, large, long-lived systems deteriorates steadily. A most interesting relationship is class co-evolution: because of implicit design dependencies clusters of classes change in "parallel" ways and recognizing such co-evolution is crucial in effectively extending and maintaining the system. In this paper, we propose a data-mining method for recovering "hidden" co-evolutions of system classes. This method relies on our UML-aware structural differencing algorithm, UMLDiff, which, given a sequence of UML class models of an object-oriented software system, produces a sequence of "change records" that describe the design-level changes over its life span. The change records are analyzed from the perspective of each individual system class to extract "class change profiles". Each phase of a class change profile is then discretized and classified into one of two general change types: function extension or refactoring. Finally, the Apriori association-rule mining algorithm is applied to the database of categorical class change profiles, to elicit co-evolution patterns among two or more classes, which may be as yet undocumented and unknown. The recovered knowledge facilitates the overall understanding of system evolution and the planning of future maintenance activities. We report on one real world case study evaluating our approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle