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Detecting Programmer Profiling Quality

机译：检测程序员配置文件质量

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This paper presents the test of a software quality support tool, an automatic audit tool of Java source code. This approach uses software metrics and computational intelligence techniques to evaluate Java source code and to determinate programmers profile. For this, it employs traditional and new source code metrics for modeling its content in context. It employs an Artificial Neural Network for data classification and an Expert System on the recommendation build phase. The main objective of this work is to test the effectiveness of the tool to calculate the metrics and the selection of developer profiles. For this purpose, it was prepared a manual audit of some metrics and compared to the automatic results, and the allocation of samples in clusters made by the DA Neural Network was compared to the allocation of samples made by the Expectation Maximization Algorithm (EM).
机译：本文介绍了软件质量支持工具的测试，该工具是Java源代码的自动审核工具。这种方法使用软件指标和计算智能技术来评估Java源代码并确定程序员的个人资料。为此，它采用传统的和新的源代码度量标准来在上下文中对其内容进行建模。它采用人工神经网络进行数据分类，并在推荐建立阶段采用专家系统。这项工作的主要目的是测试工具计算指标和选择开发者资料的有效性。为此，它准备了一些指标的手动审核，并与自动结果进行了比较，并将DA神经网络在群集中分配的样本与期望最大化算法（EM）进行的样本分配进行了比较。

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