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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.
Uddin, G., Baysal, O., Guerrouj, L., & Khomh, F. (2021). Understanding How and Why Developers Seek and Analyze API-related Opinions. IEEE Transactions on Software Engineering, 47(4), 694-735. 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
Guerrouj, L., Baysal, O., Lo, D., & Khomh, F. (mai 2016). Software analytics: challenges and opportunities [Communication écrite]. 38th International Conference on Software Engineering Companion (ICSE 2016), Austin, TX. Lien externe
Guerrouj, L., Di Penta, M., Guéhéneuc, Y.-G., & Antoniol, G. (2014). An experimental investigation on the effects of context on source code identifiers splitting and expansion. Empirical Software Engineering, 19(6), 1706-1753. Lien externe
Guerrouj, L. (2013). Context-Aware Source Code Identifier Splitting and Expansion for Software Maintenance [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Guerrouj, L., Galinier, P., Guéhéneuc, Y.-G., Antoniol, G., & Di Penta, M. (octobre 2012). TRIS: A fast and accurate identifiers splitting and expansion algorithm [Communication écrite]. 19th Working Conference on Reverse Engineering (WCRE 2012), Kingston, ON, Canada. Lien externe
Bacchelli, A., Bettenburg, N., & Guerrouj, L. (octobre 2012). Workshop on mining unstructured data (MUD)... because 'mining unstructured data is like fishing in muddy waters'! [Communication écrite]. 19th Working Conference on Reverse Engineering, WCRE 2012, Kingston, ON, Canada. Lien externe
Dit, B., Guerrouj, L., Poshyvanyk, D., & Antoniol, G. (juin 2011). Can better identifier splitting techniques help feature location? [Communication écrite]. 19th IEEE International Conference on Program Comprehension (ICPC 2011), Kingston, ON, Canada. Lien externe
Guerrouj, L. (2010). Automatic derivation of concepts based on the analysis of identifiers. (Rapport technique n° EPM-RT-2010-09). Disponible
Guerrouj, L. (octobre 2010). Automatic Derivation of Concepts Based on the Analysis of Source Code Identifiers [Communication écrite]. 17th Working Conference on Reverse Engineering (WCRE 2010), Beverly, Massachusetts, USA. Lien externe
Madani, N., Guerrouj, L., Di Penta, M., Guéhéneuc, Y.-G., & Antoniol, G. (mars 2010). Recognizing words from source code identifiers using speech recognition techniques [Communication écrite]. 14th European Conference on Software Maintenance and Reengineering (CSMR 2010), Madrid, Spain. Lien externe
