(2009) EMPIRICAL VALIDATION OF CLASS COUPLING METRICS AS CHANGEABILITY INDICATORS IN SOFTWARE EVOLUTION. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Al-Zouri_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview

Arabic Abstract

تعد المعرفة بالوحدات الأكثر عرضه للتغيير خلال صيانة وتطوير البرامج الحاسوبية مفيدة جداً. المعرفة المبكرة بالوحدات المتعرضة للتغيير تساهم في التوصل إلي طريق سهل لتطوير برامج حاسوب مستقرة. بالإضافة إلي أن هذه المعرفة تساعد مطوري البرامج الحاسوبية في التركيز فقط على الوحدات المتغيرة خلال إجراء اختبار البرامج الحاسوبية. تم في هذا البحث تحري مقدرة مقاييس الاقتران لاكتشاف قدرتها في التعرف على الوحدات القابلة للتغيير، وتوقع درجة التغيير في تطوير البرامج الحاسوبية. تم مقارنة دقة نماذج مقاييس الاقتران بنماذج أخرى التي تم بناؤها على مقاييس أخرى مختلفة. وقد أظهرت النتائج أن مقاييس الاقتران تعد مؤشراً جيداً للوحدات المتعرضة للتغيير، و لمعرفة درجة التغيير في الوحدات في تطور البرامج الحاسوبية، كما أن مقاييس الاقتران أعطت نتائج مشابهة أو أفضل مقارنة بالنماذج الأخرى المبنية على مقاييس البرامج الحاسوبية. علاوة على ذلك ، فإن النتائج أظهرت أن بعض مقاييس الاقتران تعتبر كمؤشر جيد للوحدات القابلة للتغيير ودرجة التغيير فيها في تطور البرامج الحاسوبية حتى بعد التحكم في حجم الوحدات.

English Abstract

During the development and maintenance of Object-Oriented (OO) software systems, the information on the classes which are more change-prone is very useful. Early knowledge of the change-prone classes can provide an easier way for developing stable software systems. In addition, this knowledge will assist software developers to focus only on those changed classes during software testing process. In this research, coupling metrics are investigated to explore their capability to identify change-prone classes and predict the change-density of classes in evolving OO software systems. Accuracy of coupling metrics models are compared with other models built based on different OO metrics. Results show that coupling metrics are good indicators of change-prone classes and change-density of classes in evolving OO software systems, and they provide comparable or even better results than other models built based on other OO metrics. Moreover, results show that some of the coupling metrics are still good indicators of change-prone classes and change-density of classes in evolving OO software system even after controlling of class size.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer
Department:	College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor:	Elish, Dr. Mahmoud
Committee Members:	Elish, Dr. Mahmoud and Darwish, Dr. Naser and Alshayeb, Dr. Mohammad
Depositing User:	ALI ABDALL AL ZOURI (g200042630)
Date Deposited:	30 Jun 2009 09:25
Last Modified:	01 Nov 2019 14:10
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136087