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A UML Approximation of Three Chidamber-Kemerer Metrics and Their Ability to Predict Faulty Code across Software Projects Une approximation UML de trois métriques Chidamber-Kemerer et leur capacité à prédire le code défectueux dans les projets logiciels

Ana Erika CAMARGO CRUZ, Koichiro OCHIMIZU

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Résumé:

Les mesures de complexité de conception, bien que mesurées à partir du code, se sont révélées être de bons prédicteurs de programmes orientés objet sujets aux pannes. Certaines des métriques les plus souvent utilisées sont les métriques Chidamber et Kemerer (CK). Cet article explique comment faire des prédictions précoces de classes orientées objet sujettes aux pannes, en utilisant une approximation UML de trois métriques CK. Tout d’abord, nous présentons une approche simple pour approximer les métriques CK des méthodes pondérées par classe (WMC), de la réponse pour la classe (RFC) et du couplage entre objets (CBO) à l’aide de diagrammes de collaboration UML. Ensuite, nous étudions l'application de deux techniques de normalisation des données. Une telle étude a un double objectif : diminuer l'erreur d'approximation dans la mesure des métriques CK mentionnées à partir de diagrammes UML, et obtenir une distribution de données plus similaire de ces métriques entre les projets logiciels afin que de meilleurs résultats de prédiction soient obtenus en utilisant le même modèle de prédiction dans tous les projets. différents projets logiciels. Enfin, nous construisons trois modèles de prédiction avec le code source d'un package d'un projet logiciel open source (Mylyn d'Eclipse), et nous les testons avec plusieurs autres packages et trois projets logiciels différents de petite taille, en utilisant leurs métriques UML et code à des fins de comparaison. . Les résultats de notre étude empirique nous amènent à conclure que les métriques UML RFC et UML CBO proposées peuvent prédire la prédisposition aux erreurs du code presque avec la même précision que leurs métriques de code respectives. L'élimination des valeurs aberrantes et la procédure de normalisation utilisée ont été d'une grande utilité, non seulement pour permettre à nos métriques UML de prédire la prédisposition du code aux pannes à l'aide d'un modèle de prédiction basé sur le code, mais également pour améliorer les résultats de prédiction de nos modèles dans différents progiciels et projets.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.11 pp.3038-3050
Date de publication
2010/11/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.3038
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Génie logiciel

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