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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 Houari Sahraoui. 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.
Antoniol, G., Merlo, E., Guéhéneuc, Y.-G., & Sahraoui, H. (novembre 2005). On feature traceability in object oriented programs [Communication écrite]. 3rd international workshop on Traceability in emerging forms of software engineering (TEFSE 2005), Long Beach, California, USA. Lien externe
Bouktif, S., Sahraoui, H., & Antoniol, G. (juillet 2006). Simulated annealing for improving software quality prediction [Communication écrite]. 8th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2006), Seattle, WA, United States. Lien externe
Jeanmart, S., Guéhéneuc, Y.-G., Sahraoui, H., & Habra, N. (octobre 2009). Impact of the visitor pattern on program comprehension and maintenance [Communication écrite]. 3rd International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, Lake Buena Vista, FL, USA. Lien externe
Khomh, F., Vaucher, S., Guéhéneuc, Y.-G., & Sahraoui, H. (août 2009). A Bayesian approach for the detection of code and design smells [Communication écrite]. 9th International Conference on Quality Software (QSIC 2009), Jeju, South Korea. Lien externe
Oakes, B., Famelis, M., & Sahraoui, H. (2024). Building Domain-Specific Machine Learning Workflows: A Conceptual Framework for the State-of-the-Practice. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 33(4), 1-50. Disponible
Sahraoui, H., Briand, L. C., Guéhéneuc, Y.-G., & Beaurepaire, O. (2010). Investigating the impact of a measurement program on software quality. Information and Software Technology, 52(9), 923-933. Lien externe
Varaminybahnemiry, Z., Galasso, J., Oakes, B., & Sahraoui, H. (2024). Improving repair of semantic ATL errors using a social diversity metric. Software and Systems Modeling, 22-22. Lien externe