Juliana Padilha

Detecção de Anomalias de Código

Usando Métricas de Software

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Métricas são tradicionalmente utilizadas para avaliar a qualidade e manutenibilidade do software, apoiando a identificação de anomalias no código (ou Bad Smells). Recentemente, métricas de interesse foram propostas com este objetivo. Um interesse é algo que se queira tratar como uma unidade conceitual modular, como requisitos funcionais e não funcionais e idiomas de programação. Enquanto as métricas tradicionais quantificam as propriedades de módulos, as métricas de interesse quantificam propriedades de interesse, tais como espalhamento e entrelaçamento. Apesar das métricas de interesse já terem sido utilizadas em estudos experimentais, ainda falta conhecimento empírico quanto à sua eficácia na identificação de anomalias de código. Este trabalho teve como objetivo investigar se métricas de interesse podem fornecer indicadores úteis para a detecção de cinco anomalias de código: Divergent Change, Shotgun Surgery, God Class, Feature Envy e God Method.

Produktdetails

• Verlag: Novas Edicioes Academicas
• Seitenzahl: 180
• Erscheinungstermin: 18. September 2018
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 11mm
• Gewicht: 286g
• ISBN-13: 9786139614288
• ISBN-10: 6139614287
• Artikelnr.: 54376620

Autorenporträt

Possuo mestrado em Ciência da Computação pela UFMG (2013) na área de Engenharia de Software. Possuo especialização em Ciência da Computação pela UFV (2008) e Bacharel em Ciência da Computação pela FAGOC (2005). Atuo principalmente nos seguintes temas: bad smells, separação de interesses, qualidade de software e métricas de software.