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Nuage de motsUn 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.
Aghili, R., Qin, Q., Wu, X., Li, H., & Khomh, F. (2026). SDLog: A Deep Learning Framework for Detecting Sensitive Information in Software Logs. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Lien externe
Aghili, R. (2025). Improving the Infrastructures of AIOps by Bridging the Data Gap [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Aghili, R., Li, H., & Khomh, F. (juin 2025). Protecting Privacy in Software Logs: What Should Be Anonymized? [Communication écrite]. ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2025), Trondheim, Norway. Publié dans Proceedings of the ACM on Software Engineering, 2(FSE). Lien externe
Aghili, R., Li, H., & Khomh, F. (2025). Protecting Privacy in Software Logs: What Should Be Anonymized? Proceedings of the ACM on software engineering., 2(FSE), 1317-1338. Lien externe
Qin, Q., Aghili, R., Li, H., & Merlo, E. (mars 2025). Preprocessing is All You Need: Boosting the Performance of Log Parsers with a General Preprocessing Framework [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2025), Montreal, QC, Canada. Lien externe
Batoun, M. A., Sayagh, M., Aghili, R., Ouni, A., & Li, H. (2024). A literature review and existing challenges on software logging practices: From the creation to the analysis of software logs. Empirical Software Engineering, 29, 103 (61 pages). Lien externe
Aghili, R., Qin, Q., Li, H., & Khomh, F. (octobre 2024). Understanding Web Application Workloads and Their Applications: Systematic Literature Review and Characterization [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2024), Flagstaff, AZ, USA. Lien externe
Aghili, R., Li, H., & Khomh, F. (2023). Studying the characteristics of AIOps projects on GitHub. Empirical Software Engineering, 28(6), 143 (49 pages). Lien externe
