A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A UML Approximation of Three Chidamber-Kemerer Metrics and Their Ability to Predict Faulty Code across Software Projects Uma aproximação UML de três métricas Chidamber-Kemerer e sua capacidade de prever códigos defeituosos em projetos de software

Ana Erika CAMARGO CRUZ, Koichiro OCHIMIZU

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Resumo:

As métricas de complexidade de projeto, embora medidas a partir do código, demonstraram ser bons preditores de programas orientados a objetos propensos a falhas. Algumas das métricas mais utilizadas são as métricas Chidamber e Kemerer (CK). Este artigo discute como fazer previsões antecipadas de classes orientadas a objetos propensas a falhas, usando uma aproximação UML de três métricas CK. Primeiro, apresentamos uma abordagem simples para aproximar métricas CK de métodos ponderados por classe (WMC), resposta por classe (RFC) e acoplamento entre objetos (CBO) usando diagramas de colaboração UML. Em seguida, estudamos a aplicação de duas técnicas de normalização de dados. Tal estudo tem um duplo propósito: diminuir a aproximação do erro na medição das métricas CK mencionadas a partir de diagramas UML, e obter uma distribuição de dados mais semelhante dessas métricas entre projetos de software para que melhores resultados de previsão sejam obtidos ao usar o mesmo modelo de previsão em todos os projetos de software. diferentes projetos de software. Finalmente, construímos três modelos de predição com o código fonte de um pacote de um projeto de software de código aberto (Mylyn do Eclipse), e os testamos com vários outros pacotes e três diferentes projetos de software de pequeno porte, usando sua UML e métricas de código para comparação. . Os resultados de nosso estudo empírico nos levam a concluir que as métricas UML RFC e UML CBO propostas podem prever a propensão a falhas do código quase com a mesma precisão que suas respectivas métricas de código. A eliminação de outliers e o procedimento de normalização utilizado foram de grande utilidade, não apenas para permitir que nossas métricas UML previssem a propensão a falhas do código usando um modelo de previsão baseado em código, mas também para melhorar os resultados de previsão de nossos modelos em diferentes pacotes de software e projetos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.11 pp.3038-3050
Data de publicação
2010/11/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.3038
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Engenharia de Software

autores

Palavra-chave