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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 Venera Arnaoudova. 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.
Arnaoudova, V., Di Penta, M., & Antoniol, G. (2016). Linguistic antipatterns: what they are and how developers perceive them. Empirical Software Engineering, 21(1), 104-158. Lien externe
Arnaoudova, V., Haiduc, S., Marcus, A., & Antoniol, G. (mai 2015). The Use of Text Retrieval and Natural Language Processing in Software Engineering [Communication écrite]. 37th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2015), Florence, Italy. Lien externe
Arnaoudova, V. (2014). Towards Improving the Code Lexicon and its Consistency [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Arnaoudova, V., Eshkevari, L. M., Penta, M. D., Oliveto, R., Antoniol, G., & Guéhéneuc, Y.-G. (2014). Repent: analyzing the nature of identifier renamings. IEEE Transactions on Software Engineering, 40(5), 502-532. Lien externe
Arnaoudova, V., Di Penta, M., Antoniol, G., & Guéhéneuc, Y.-G. (mars 2013). A new family of software anti-patterns: Linguistic anti-patterns [Communication écrite]. 17th European Conference on Software Maintenance and Reengineering (CSMR 2013), Genova, Italy. Lien externe
Abebe, S. L., Arnaoudova, V., Tonella, P., Antoniol, G., & Guéhéneuc, Y.-G. (octobre 2012). Can Lexicon Bad Smells improve fault prediction? [Communication écrite]. 19th Working Conference on Reverse Engineering (WCRE 2012), Kingston, ON, Canada. Lien externe
Arnaoudova, V. (2010). Defining linguistic antipatterns towards the improvement of source code quality. (Rapport technique n° EPM-RT-2010-07). Disponible
Arnaoudova, V., Eshkevari, L., Oliveto, R., Guéhéneuc, Y.-G., & Antoniol, G. (2010). An empirical study on the relation between identifiers and fault proneness. (Rapport technique n° EPM-RT-2010-02). Disponible
Arnaoudova, V. (octobre 2010). Improving source code quality through the definition of linguistic antipatterns [Communication écrite]. 17th Working Conference on Reverse Engineering (WCRE 2010), Beverly, Massachusetts, USA. Lien externe
Eshkevari, L. M., Arnaoudova, V., Di Penta, M., Oliveto, R., Guéhéneuc, Y.-G., & Antoniol, G. (mai 2011). An exploratory study of identifier renamings [Communication écrite]. 8th Working Conference on Mining Software Repositories (MSR 2011), co-located with ICSE 2011, Waikiki, Honolulu, HI, United states. Lien externe
Fakhoury, S., Arnaoudova, V., Noiseux, C., Khomh, F., & Antoniol, G. (mars 2018). Keep it simple: Is deep learning good for linguistic smell detection? [Communication écrite]. 25th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2018), Campobasso, Italy. Lien externe
Guerrouj, L., Kermansaravi, Z., Arnaoudova, V., Fung, B. C. M., Khomh, F., Antoniol, G., & Guéhéneuc, Y.-G. (2017). Investigating the relation between lexical smells and change- and fault-proneness: an empirical study. Software Quality Journal, 25(3), 641-670. Lien externe
Haiduc, S., Arnaoudova, V., Marcus, A., & Antoniol, G. (mai 2016). The Use of Text Retrieval and Natural Language Processing in Software Engineering [Communication écrite]. IEEE/ACM 38th International Conference on Software Engineering Companion (ICSE-C 2016), Austin, TX. Lien externe
Medini, S., Arnaoudova, V., Penta, M. D., Antoniol, G., Guéhéneuc, Y.-G., & Tonella, P. (2014). Scan: an approach to label and relate execution trace segments. Journal of Software: Evolution and Process, 26(11), 962-995. Lien externe
Panichella, S., Arnaoudova, V., Di Penta, M., & Antoniol, G. (mars 2015). Would static analysis tools help developers with code reviews? [Communication écrite]. 22nd IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution, and Reengineering (SANER 2015), Montréal, Québec. Lien externe
Sabané, A., Guéhéneuc, Y.-G., Arnaoudova, V., & Antoniol, G. (2017). Fragile base-class problem, problem? Empirical Software Engineering, 22(5), 2612-2657. Lien externe
Zampetti, F., Mudbhari, S., Arnaoudova, V., Di Penta, M., Panichella, S., & Antoniol, G. (2022). Using code reviews to automatically configure static analysis tools. Empirical Software Engineering, 27(1), 30 pages. Lien externe
Zampetti, F., Mudbhari, S., Arnaoudova, V., Penta, M. D., Panichella, S., & Antoniol, G. (2020). Using Code Reviews to Automatically Configure Static Analysis Tools [Ensemble de données]. Lien externe