L'Objet
1262-1137
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logiciel, bases de données, réseaux
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Publication abandonnée
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ARTICLE VOL 9/1-2 - 2003
- pp.61-73
- doi:10.3166/objet.9.1-2.61-73
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Prédiction de la stabilité des interfaces de classes Java : une approche par analogie
Prédire la stabilité d’un logiciel orienté-objet (OO), i.e. comment peut-il évoluer tout
en préservant sa conception ? est un facteur clé pour la maintenance du logiciel. S’il est bien
conçu, il doit être capable d’évoluer tout en conservant une compatibilité entre versions. La
stabilité, comme la plupart des facteurs de qualité, est un phénomène complexe et pouvoir la
prédire est un véritable enjeu d’actualité. Nous présentons une nouvelle approche fondée sur le
paradigme du Raisonnement à Partir de Cas (RàPC). Afin de prédire les chances qu’un élément
logiciel puisse briser la compatibilité ascendante, notre méthode utilise la connaissance de logiciels
pour lesquels plusieurs versions sont disponibles. Une base de cas est construite à partir
d’un ensemble de métriques structurelles mesurées sur chaque version. La stabilité des nouveaux
composants est calculée à l’aide d’une mesure de proximité. Les résultats des analyses
conduites par cette méthode sur un large ensemble de données, sont comparés à la méthode
d’apprentissage inductif classique des arbres de décision.
Predicting stability in object-oriented (OO) software, i.e., the ease with which a software
item can evolve while preserving its design, is a key feature for software maintenance.
In fact, a well designed OO software must be able to evolve without violating the compatibility
among versions. Stability, like most quality factors, is a complex phenomenon and its prediction
is a real challenge. In this paper, we present a novel approach which relies on the case-based
reasoning (CBR) paradigm. Thus, to predict the chances of an OO software item to break
downward compatibility, our method uses knowledge of past evolution extracted from different
software versions. New components are assigned a stability value based on their degree of
proximity to known cases from the base. A comparison of our similarity-based approach to a
classical inductive method such as decision trees, is presented which included various tests on
large datasets from existing software.
D.GROSSER, H.SAHRAOUI, P.VALTCHEV
Maintenance du logiciel, pr?ediction de la stabilité, métriques structurelles, classification, raisonnement à partir de cas, mesure de similarité.
software maintenance, stability prediction, software metrics, classification, casebased
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