An Experimental Study on Attribute Validity of Code Quality Evaluation Model

Regarding the practicality of the quality evaluation model, the lack of quantitative experimental evaluation affects the effective use of the quality model, and also a lack of effective guidance for choosing the model. Aiming at this problem, based on the sensitivity of the quality evaluation model to code defects, a machine learning-based quality evaluation attribute validity verification method is proposed. This method conducts comparative experiments by controlling variables. First, extract the basic metric elements; then, convert them into quality attributes of the software; finally, to verify the quality evaluation model and the effectiveness of medium quality attributes, this paper compares machine learning methods based on quality attributes with those based on text features, and conducts experimental evaluation in two data sets. The result shows that the effectiveness of quality attributes under control variables is better, and leads by 15% in AdaBoostClassifier; when the text feature extraction method is increased to 50 - 150 dimensions, the performance of the text feature in the four machine learning algorithms overtakes the quality attributes; but when the peak is reached, quality attributes are more stable. This also provides a direction for the optimization of the quality model and the use of quality assessment in different situations

The software developers’ view on product metrics — A survey-based experiment

Object-oriented metrics are becoming evermore popular and they are used in many different areas of software development. Many researchers have showed in practice that object-oriented metrics can be efficiently used for quality assurance. For example, a lot of experimental results confirm that some of the object-oriented metrics (like coupling, size, and complexity) are able to predict the fault-proneness of classes. Quality assurance experts usually accept that actively applying metrics can help their work. On the other hand, developers tend not to use metrics because they do not know about them, or if they do know about them, they do not really know how to use them. Hence we devised a Survey to ask developers with different levels of experience about the use of metrics. Our hypothesis was that developers with different levels of experience might have significantly different views about the usefulness of metrics. In the Survey four metrics (size, complexity, coupling, and code duplication) were examined. The Survey asked questions about the participants’ experience and skills, then it asked questions about how the participants would probably use these metrics for software testing or program comprehension, and at the end the relative importance of the metrics was assessed. The main result of the Survey is a list which contains those cases where the views about the metrics from developers having different experience significantly differ. We think that getting to know the developers’ views better can help us to create better quality models based on object-oriented metrics

Étude empirique sur l'utilisation des patrons JEE et leur impact sur la modifiabilité des applications JEE

Les patrons de conception décrivent des pratiques qui permettent la conception de logiciels de qualité. Beaucoup de patrons de conception fournissent des solutions qui visent à promouvoir la maintenabilité des logiciels et, plus précisément, la modifiabilité en facilitant la mise en oeuvre de futurs changements du logiciel, ce qui réduit considérablement les coûts de la maintenance. Plusieurs travaux visent à supporter l’utilisation des patrons de conception ou à identifier des occurrences de ces patrons dans des systèmes existants. Cependant, peu d’études empiriques évaluent l’impact des patrons JEE sur la modifiabilité des applications. Dans ce mémoire, nous présentons une étude empirique sur l'utilisation des patrons JEE et leur impact sur la modifiabilité des applications JEE. Nous avons analysé 17 applications JEE libres pour identifier les patrons JEE qui sont utilisés et qui supportent la modifiabilité. Puis, nous avons évalué leur impact sur la modifiabilité de ces applications en étudiant les corrélations possibles entre l'utilisation de ces patrons et un ensemble de métriques liées à la modifiabilité. De plus, nous avons analysé différentes versions de trois de ces applications JEE afin d'évaluer l'évolution de la distribution des patrons appliqués et aussi l'impact de cette évolution sur la modifiabilité de ces applications. Afin de combler le manque d’outils qui permettent de détecter les patrons JEE, nous avons adapté l’outil Ptidej et nous avons développé un parseur basé sur l’arbre syntaxique du code source analysé. Une analyse manuelle des applications est effectuée pour valider les occurrences des patrons identifiés. Les résultats de notre étude confirment qu’un bon nombre de patrons JEE supportant la modifiabilité sont utilisés dans les applications JEE. Ces patrons sont généralement ceux qui reflètent les bonnes pratiques d’une architecture en couches. Nous avons aussi constaté qu’il y a très peu de corrélations entre l’utilisation de ces patrons et la modifiabilité des applications. Les quelques corrélations observés suggèrent que l’application de certains patrons complexifient l’application. Cependant, notre analyse manuelle des applications JEE étudiées a permis de constater que l’utilisation de ces patrons facilite la compréhension du code et la délimitation des couches de l’architecture de ces applications