Des signatures numériques pour améliorer la recherche structurelle de patrons. Guéhéneuc, Y. & Sahraoui, H. In Huchard, M., Ducasse, S., & Nierstrasz, O., editors, Actes du 11<sup>e</sup> colloque Langages et Modèles à Objets (LMO), pages 97–112, mars, 2005. Hermès Science Publications. 16 pages.Paper abstract bibtex Les patrons de conception orientés-objets décrivent de bonnes solutions à des problèmes récurrents de conception des programmes. Les solutions proposées sont des motifs de conception que les concepteurs introduisent dans l'architecture de leurs programmes. Il est important d'identifier, pendant la maintenance, les motifs de conception utilisés dans l'architecture d'un programme pour comprendre les problèmes de conception résolus et faire des modifications pertinentes au programme. L'identification de micro-architectures similaires à des motifs de conception est difficile à cause du large espace de recherche, ıe les nombreuses combinaisons de classes possibles. Nous proposons une étude expérimentale des classes jouant un rôle dans des motifs de conception avec des métriques et un algorithme d'apprentissage pour associer des signatures numériques aux rôles dans les motifs de conception. Une signature numérique est un ensemble de valeurs de métriques qui caractérise les classes jouant un rôle dans un motif de conception. Nous montrons que les signatures numériques permettent de réduire efficacement l'espace de recherche des micro-architectures similaires à des motifs de conception sur l'exemple du patron de conception Composite et du programme \JHotDraw.
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