Documents dont l'auteur est "Fernandes, Eraldo Rezende"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Article de revue
Muller Rodrigues, I., Khvorov, A., Aloise, D., Vasiliev, R., Koznov, D., Fernandes, E. R., Chernishev, G., Luciv, D., & Povarov, N. (2022). TraceSim: An alignment method for computing stack trace similarity. Empirical Software Engineering, 27, 53 (41 pages). Disponible
Communication écrite
Rodrigues, I. M., Aloise, D., & Fernandes, E. R. (mai 2022). FaST: A linear time stack trace alignment heuristic for crash report deduplication [Communication écrite]. Mining Software Repositories Conference (MSR 2022), Pittsburgh, PA, USA. Lien externe
Rodrigues, I. M., Aloise, D., Fernandes, E. R., & Dagenais, M. (juin 2020). A soft alignment model for bug deduplication [Communication écrite]. 17th International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2020), Seoul, Republic of Korea. Lien externe
Ensemble de données
Rodrigues, I. M., Khvorov, A., Aloise, D., Vasiliev, R., Koznov, D., Fernandes, E. R., Chernishev, G., Luciv, D., & Povarov, N. (2022). TraceSim: An Alignment Method for Computing Stack Trace Similarity [Ensemble de données]. Lien externe