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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.
Openja, M., Khomh, F., Foundjem, A. T., Jiang, Z. M., Abidi, M., & Hassan, A. E. (2024). An empirical study of testing machine learning in the wild. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Lien externe
Lyu, Y., Li, H., Jiang, Z. M., & Hassan, A. E. (2024). On the Model Update Strategies for Supervised Learning in AIOps Solutions. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, -. Lien externe
Morovati, M. M., Nikanjam, A., Tambon, F., Khomh, F., & Jiang, Z. M. (2024). Bug characterization in machine learning-based systems. Empirical Software Engineering, 29(1), 14 (29 pages). Lien externe
Morovati, M. M., Nikanjam, A., Khomh, F., & Jiang, Z. M. (2023). Bugs in machine learning-based systems: a faultload benchmark. Empirical Software Engineering, 28(3), 33 pages. Lien externe
Bhatia, A., Eghan, E. E., Grichi, M., Cavanagh, W. G., Jiang, Z. M., & Adams, B. (2023). Towards a change taxonomy for machine learning pipelines Empirical study of ML pipelines and forks related to academic publications. Empirical Software Engineering, 28(3), 60 (34 pages). Lien externe
Lyu, Y., Li, H., Sayagh, M., Jiang, Z. M., & Hassan, A. E. (2021). An empirical study of the impact of data splitting decisions on the performance of AiOps solutions. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 30(4), 1-38. Lien externe
Shang, W., Jiang, Z. M., Adams, B., Hassan, A. E., Godfrey, M. W., Nasser, M., & Flora, P. (2014). An exploratory study of the evolution of communicated information about the execution of large software systems. Journal of Software: Evolution and Process, 26(1), 3-26. Lien externe
Shang, W., Jiang, Z. M., Hemmati, H., Adams, B., Hassan, A. E., & Martin, P. (mai 2013). Assisting big data analytics developers when cloud deploying hadoop applications [Communication écrite]. 35th International Conference on Software Engineering (ICSE 2013), San Francisco, CA, USA. Lien externe
Shihab, E., Hassan, A. E., Adams, B., & Jiang, Z. M. (novembre 2012). An industrial study on the risk of software changes [Communication écrite]. 20th ACM SIGSOFT International Symposium on the Foundations of Software Engineering (FSE 2012), Cary, NC, United states. Lien externe
Morovati, M. M., Nikanjam, A., Khomh, F., & Jiang, Z. M. (2023). Bugs in machine learning-based systems: a faultload benchmark [Ensemble de données]. Lien externe
