@InProceedings{LimaGuerMeir:2017:DeClCl,
               author = "Lima, Phyllipe de Souza and Guerra, Eduardo Martins and Meirelles, 
                         Paulo",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade de 
                         S{\~a}o Paulo (USP)}",
                title = "Defini{\c{c}}{\~a}o de clusters para classifica{\c{c}}{\~a}o 
                         do uso de anota{\c{c}}{\~o}es em c{\'o}digo Java",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2017",
                pages = "108--115",
         organization = "Congresso Brasileiro de Software, 8.",
             abstract = "Code annotation allows the introduction of custom metadata on 
                         programming elements directly on the source code. In Java, it is 
                         used extensively by enterprise applications and frameworks. 
                         Although it has become popular, there are few studies dedicated to 
                         the analysis and assessment of its usage. For instance, it is 
                         unknown the impact that annotations brings to software 
                         maintenance. This paper aims to classify object oriented classes 
                         based on its annotations usage, through a Kohonen Self Organizing 
                         Map. The input of the map are metrics values related to 
                         annotations. As a result, this approach allowed the identification 
                         of distinct classes. Resumo. Anota{\c{c}}{\~o}es de c{\'o}digo 
                         permitem introduzir metadados sobre elementos de 
                         programa{\c{c}}{\~a}o diretamente no c{\'o}digo fonte. Na 
                         linguagem Java, ela {\'e} utilizada extensivamente por 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es e frameworks corporativos. Apesar da sua 
                         popularidade, existem poucos estudos dedicados {\`a} an{\'a}lise 
                         e avalia{\c{c}}{\~a}o do seu uso. Por exemplo, n{\~a}o se sabe 
                         qual o impacto de anota{\c{c}}{\~o}es na manuten{\c{c}}{\~a}o 
                         do c{\'o}digo fonte. Este trabalho tem o objetivo de classifi- 
                         car classes de acordo com seu uso de anota{\c{c}}{\~o}es, 
                         utilizando um Mapa de Kohonen para visualizar os grupos. Para esse 
                         agrupamento, s{\~a}o utilizadas como entrada os valores de 
                         m{\'e}tricas relacionadas a anota{\c{c}}{\~o}es. Como 
                         resultado, a abordagem proposta permitiu identificar grupos bem 
                         distintos de classes, classificando-as dentro ou fora do uso comum 
                         de anota{\c{c}}{\~o}es dentro do universo de projetos 
                         analisados.",
  conference-location = "Fortaleza, CE",
      conference-year = "18-22 set.",
                label = "lattes: 3622864350804940 1 LimaGuerMeir:2017:DeClCl",
             language = "pt",
           targetfile = "lima_definicao.pdf",
                  url = "http://www.lia.ufc.br/~cbsoft2017/proceedings_files/AnaisVEM_CBSoft2017.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}