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dc.contributor.advisorYann-Gael, Gueheneuc
dc.contributor.authorWu, Wei
dc.date.accessioned2010-05-31T14:02:37Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONen
dc.date.available2010-05-31T14:02:37Z
dc.date.issued2010-04-01
dc.date.submitted2010-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/3757
dc.subjectÉvolution de logicielen
dc.subjectCall dependency analysisen
dc.subjectText similarity analysisen
dc.subjectÉtude empiriqueen
dc.subjectSoftware evolutionen
dc.subjectEmpirical studyen
dc.subject.otherApplied Sciences - Computer Science / Sciences appliqués et technologie - Informatique (UMI : 0984)en
dc.titleAURA : a hybrid approach to identify framework evolutionen
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineInformatiqueen
etd.degree.grantorUniversité de Montréal (Faculté des arts et des sciences)fr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sen
etd.degree.nameM. Sc.en
dcterms.abstractLes cadriciels et les bibliothèques sont indispensables aux systèmes logiciels d'aujourd'hui. Quand ils évoluent, il est souvent fastidieux et coûteux pour les développeurs de faire la mise à jour de leur code. Par conséquent, des approches ont été proposées pour aider les développeurs à migrer leur code. Généralement, ces approches ne peuvent identifier automatiquement les règles de modification une-remplacée-par-plusieurs méthodes et plusieurs-remplacées-par-une méthode. De plus, elles font souvent un compromis entre rappel et précision dans leur résultats en utilisant un ou plusieurs seuils expérimentaux. Nous présentons AURA (AUtomatic change Rule Assistant), une nouvelle approche hybride qui combine call dependency analysis et text similarity analysis pour surmonter ces limitations. Nous avons implanté AURA en Java et comparé ses résultats sur cinq cadriciels avec trois approches précédentes par Dagenais et Robillard, M. Kim et al., et Schäfer et al. Les résultats de cette comparaison montrent que, en moyenne, le rappel de AURA est 53,07% plus que celui des autre approches avec une précision similaire (0,10% en moins).en
dcterms.abstractSoftware frameworks and libraries are indispensable to today's software systems. As they evolve, it is often time-consuming for developers to keep their code up-to-date. Approaches have been proposed to facilitate this. Usually, these approaches cannot automatically identify change rules for one-replaced-by-many and many-replaced-by-one methods, and they trade off recall for higher precision using one or more experimentally-evaluated thresholds. We introduce AURA (AUtomatic change Rule Assistant), a novel hybrid approach that combines call dependency and text similarity analyses to overcome these limitations. We implement it in a Java system and compare it on five frameworks with three previous approaches by Dagenais and Robillard, M. Kim et al., and Schäfer et al. The comparison shows that, on average, the recall of AURA is 53.07% higher while its precision is similar (0.10% lower).en
dcterms.languageengen


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