Forage d'applications mobiles à la découverte de défauts de code

Rubin, Jéhan (2019). « Forage d'applications mobiles à la découverte de défauts de code » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.

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Résumé

L'intérêt pour les périphériques mobiles a considérablement augmenté ces dernières années. Les applications fonctionnant sur ces périphériques sont devenues une part importante du marché du développement de logiciels. La demande de nouvelles applications et de nouvelles fonctionnalités entraîne une complexité accrue des applications mobiles ainsi qu'un temps de développement en constante diminution. Ces contraintes peuvent amener les développeurs à faire de mauvais choix en matière de conception et de mise en œuvre, appelés défauts de code. Les défauts de code dans les applications mobiles entraînent des problèmes de performance tel qu'une surconsommation de ressources matérielles (processeur, mémoire vive, batterie). Certains outils ont été proposés pour la détection des défauts de code dans les applications Android tels que PAPRIKA ou ADOCTOR. Ces outils reposent sur des règles de détection utilisant des métriques. Ces règles sont définies manuellement en fonction de la compréhension des définitions des défauts de code. Cependant, les règles définies manuellement peuvent être inexactes et subjectives, car elles sont basées sur l'interprétation du concepteur. Dans ce mémoire, nous proposons une approche outillée, appelée FAKIE, permettant l'inférence automatique des règles de détection en analysant les données relatives aux défauts de code. Pour ce faire, nous utilisons un algorithme d'extraction de règles d'association : FP-GROWTH. Une fois les règles extraites nous appliquons des filtres afin de sélectionner les règles les plus pertinentes dans le cadre d'une détection de défauts de code. Nous avons validé FAKIE en l'appliquant à un ensemble de données de validation de 30 applications mobiles à code source ouvert. Nous avons pu générer des règles de détection pour une douzaine de défauts de code avec une F-mesure moyenne de 0,95. Après cela, nous avons effectué une étude empirique en appliquant FAKIE sur 2,993 applications téléchargées sur ANDROZOO, un dépôt d'applications mobiles. Notre étude a montré que les règles d'associations permettent d'analyser les défauts de code et d'en extraire des informations intéressantes. Par exemple, l'une des règles extraites indique que le défaut de code BLOB est principalement contenu dans les activités Android. Nous observons également que 58% des défauts de code HMU contiennent un grand nombre d'instructions, ce qui signifie que les défauts de code LM et HMU co-occurrent régulièrement ensemble. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Android, défauts de code, détection, règles d'association, applications mobiles.

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse:	Moha, Naouel
Mots-clés ou Sujets:	Défauts de code / Extraction de règles d'association / Applications mobiles / Android
Unité d'appartenance:	Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par:	Service des bibliothèques
Date de dépôt:	27 nov. 2019 13:33
Dernière modification:	27 nov. 2019 13:33
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/12939

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