Approche probabiliste pour l’analyse de l’impact des changements dans les programmes orientés objet
Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
Date de publication
Autrices et auteurs
Identifiant ORCID de l’auteur
Contributrices et contributeurs
Direction de recherche
Publié dans
Date de la Conférence
Lieu de la Conférence
Éditeur
Cycle d'études
Maîtrise / Master's
Programme
Affiliation
Mots-clés
- Analyse d’impact de changement
- maintenance
- modèle probabiliste
- réseaux bayésiens
- Change impact analysis
- maintenance
- probabilistic models
- bayesian networks
Organisme subventionnaire
Résumé
Résumé
Nous proposons une approche probabiliste afin de déterminer l’impact des changements dans les programmes à objets. Cette approche sert à prédire, pour un changement donné dans une classe du système, l’ensemble des autres classes potentiellement affectées par ce changement. Cette prédiction est donnée sous la forme d’une probabilité qui dépend d’une part, des interactions entre les classes exprimées en termes de nombre d’invocations et d’autre part, des relations extraites à partir du code source. Ces relations sont extraites automatiquement par rétro-ingénierie. Pour la mise en oeuvre de notre approche, nous proposons une approche basée sur les réseaux bayésiens. Après une phase d’apprentissage, ces réseaux prédisent l’ensemble des classes affectées par un changement. L’approche probabiliste proposée est évaluée avec deux scénarios distincts mettant en oeuvre plusieurs types de changements effectués sur différents systèmes. Pour les systèmes qui possèdent des données historiques, l’apprentissage a été réalisé à partir des anciennes versions. Pour les systèmes dont on ne possède pas assez de données relatives aux changements de ses versions antécédentes, l’apprentissage a été réalisé à l’aide des données extraites d’autres systèmes.
We study the possibility of predicting the impact of changes in object-oriented code using bayesian networks. For each change type, we produce a bayesian network that determines the probability that a class is impacted given that another class is changed. Each network takes as input a set of possible relationships between classes. We train our networks using historical data. The proposed impact-prediction approach is evaluated with two different scenarios, various types of changes, and five systems. In the first scenario, we use as training data, the changes performed in the previous versions of the same system. In the second scenario training data is borrowed from systems that are different from the changed one. Our evaluation showed that, in both cases, we obtain very good predictions, even though they are better in the first scenario.
We study the possibility of predicting the impact of changes in object-oriented code using bayesian networks. For each change type, we produce a bayesian network that determines the probability that a class is impacted given that another class is changed. Each network takes as input a set of possible relationships between classes. We train our networks using historical data. The proposed impact-prediction approach is evaluated with two different scenarios, various types of changes, and five systems. In the first scenario, we use as training data, the changes performed in the previous versions of the same system. In the second scenario training data is borrowed from systems that are different from the changed one. Our evaluation showed that, in both cases, we obtain very good predictions, even though they are better in the first scenario.
Table des matières
Notes
Notes
Autre version linguistique
Ensemble de données lié
Licence
Approbation
Évaluation
Complété par
Référencé par
Ce document diffusé sur Papyrus est la propriété exclusive des titulaires des droits d'auteur et est protégé par la Loi sur le droit d'auteur (L.R.C. (1985), ch. C-42). Sauf si le document est diffusé sous une licence Creative Commons, il ne peut être utilisé que dans le cadre d'une utilisation équitable et non commerciale comme le prévoit la Loi (i.e. à des fins d'étude privée ou de recherche, de critique ou de compte-rendu). Pour toute autre utilisation, une autorisation écrite des titulaires des droits d'auteur sera nécessaire.