AID: una herramienta para el análisis de identificadores en programas JAVA

Las demandas actuales en el desarrollo de software implican una evolución y mantenimiento constantes con el menor costo de tiempo y recursos. La Comprensión de Programas (CP) es una disciplina de la Ingeniería de Software (IS) que ofrece Métodos, Técnicas, Estrategias y Herramientas para llevar adelante esas tareas. Generalmente las técnicas de comprensión emplean dos fuentes importantes de información: Estática y Dinámica. En ambas fuentes existe un elemento que brinda información y es muy utilizado: los identificadores (Id). Estudios indican que los Ids contienen indicios sobre las funcionalidades de los sistemas. Por tal motivo, construir herramientas automatizadas de comprensión que puedan extraer y analizar los Ids es un aporte muy importante al área de la CP. En este artículo se presenta AId, una herramienta que extrae y analiza Ids con el propósito de encontrar su significado y de esta forma ayudar a comprender el programa de estudio

AId: uma Ferramenta para análise de identificadores de programas Java

As demandas atuais no desenvolvimento de software implicam uma evolução e manutenção constante do software com menor custo de tempo e recursos [15,16, 17, 18]. A Compreensão de Programas (CP), uma disciplina da Engenharia do Software, fornece os métodos, técnicas e estratégias para levar adiante esta tarefa. Em geral, as técnicas de compreensão fazem uso de duas classes muito importantes de informação: Estática e Dinâmica. Em ambas as classes, há um elemento que é informativo e sempre usado: os identificadores (Id). Estudos indicam que os Ids, mesmo quando abreviados ou compostos, encerram indícios das funcionalidades dos sistemas onde são usados [12, 7, 9, 8]. Por esta razão construir ferramentas de compreensão que automatizem o processo de extração e análise dos identificadores é uma contribuição muito importante para a CP. Neste artigo apresenta-se a AId uma ferramenta que: i) automatiza a recuperação de identificadores encontrados em programas escritos em Java, e ii) aplica algoritmos de análise de identificares a fim de capturar o seu significado com vista a ajudar a compreender o programa

AID: Una Herramienta para el Análisis de Identificadores en Programas JAVA

Las demandas actuales en el desarrollo de software implican una evolución y mantenimiento constantes con el menor costo de tiempo y recursos. La Comprensión de Programas (CP) es una disciplina de la Ingeniería de Software (IS) que ofrece Métodos, Técnicas, Estrategias y Herramientas para llevar adelante esas tareas. Generalmente las técnicas de comprensión emplean dos fuentes importantes de información: Estática y Dinámica. En ambas fuentes existe un elemento que brinda información y es muy utilizado: los identificadores (Id). Estudios indican que los Ids contienen indicios sobre las funcionalidades de los sistemas. Por tal motivo, construir herramientas automatizadas de comprensión que puedan extraer y analizar los Ids es un aporte muy importante al área de la CP. En este artículo se presenta AId, una herramienta que extrae y analiza Ids con el propósito de encontrar su significado y de esta forma ayudar a comprender el programa de estudio

Graphs behind data: A network-based approach to model different scenarios

openAl giorno d’oggi, i contesti che possono beneficiare di tecniche di estrazione della conoscenza a partire dai dati grezzi sono aumentati drasticamente. Di conseguenza, la definizione di modelli capaci di rappresentare e gestire dati altamente eterogenei è un argomento di ricerca molto dibattuto in letteratura. In questa tesi, proponiamo una soluzione per affrontare tale problema. In particolare, riteniamo che la teoria dei grafi, e più nello specifico le reti complesse, insieme ai suoi concetti ed approcci, possano rappresentare una valida soluzione. Infatti, noi crediamo che le reti complesse possano costituire un modello unico ed unificante per rappresentare e gestire dati altamente eterogenei. Sulla base di questa premessa, mostriamo come gli stessi concetti ed approcci abbiano la potenzialità di affrontare con successo molti problemi aperti in diversi contesti. ​Nowadays, the amount and variety of scenarios that can benefit from techniques for extracting and managing knowledge from raw data have dramatically increased. As a result, the search for models capable of ensuring the representation and management of highly heterogeneous data is a hot topic in the data science literature. In this thesis, we aim to propose a solution to address this issue. In particular, we believe that graphs, and more specifically complex networks, as well as the concepts and approaches associated with them, can represent a solution to the problem mentioned above. In fact, we believe that they can be a unique and unifying model to uniformly represent and handle extremely heterogeneous data. Based on this premise, we show how the same concepts and/or approach has the potential to address different open issues in different contexts. ​INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONEopenVirgili, Luc