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ARCELLI FONTANA FRANCESCA

Tel.: 02 6448 7813
francesca.arcelli@unimib.it
ARCELLI FONTANA FRANCESCA
professore associato
Settore scientifico disciplinare:
Dottore di ricerca in:
Informatica
Altri titoli accademici:
PhD Università degli Studi di MIlano
Dipartimento:
Edificio e stanza:
U14-2051
Per saperne di più: altri links
Corso di laurea in:
Informatica
Corso di laurea magistrale in:
Informatica
Master di II livello in:
ITC Management
Dottorato in:
Informatica
Aree tematiche di ricerca:
  1. Reverse engineering.
  2. Evoluzione dei sistemi software.
  3. Modernizzazione dei sistemi esistenti.
  4. Riconoscimento di design pattern,  code smell e anomalie nel codice e loro rimozione via refactoring
  5. Valutazione della qualità del software
  6. Applicazione di tecniche di soft computing nell'ingegneria del software.
Parole chiave:
Ingegneria del software
Reverse Engineering
Keywords:
Software Engineering
Reverse Engineering
Software Evolution
Software Quality Assessment
Pubblicazioni:
  • Palomba, F., Zanoni, M., Arcelli Fontana, F., De Lucia, A., & Oliveto, R. (2016). Smells like Teen Spirit: Improving Bug Prediction Performance using the Intensity of Code Smells. In Proceedings of the 32nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2016) (pp.244-255). IEEE.
  • Arcelli Fontana, F., Roveda, R., & Zanoni, M. (2016). Technical Debt Indexes provided by tools: a preliminary discussion. In Proceedings of the 8th International Workshop on Managing Technical Debt (MTD 2016) (pp.28-31). Raleigh : IEEE.
  • Arcelli Fontana, F., Roveda, R., Zanoni, M., Raibulet, C., & Capilla, R. (2016). An experience report on detecting and repairing software architecture erosion. In Proceedings of the 13th Working IEEE/IFIP Conference on Software Architecture (WICSA 2016).
  • Arcelli Fontana, F., Dietrich, J., Walter, B., Yamashita, A., & Zanoni, M. (2016). Antipattern and Code Smell False Positives: Preliminary Conceptualization and Classification. In Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution, and Reengineering (SANER 2016) (pp.609-613). IEEE.
  • Arcelli Fontana, F., Mäntylä, M., Zanoni, M., & Marino, A. (2016). Comparing and experimenting machine learning techniques for code smell detection. EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING, 21(3), 1143-1191.
Curriculum Vitæ
Curriculum non disponibile

  
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- ultimo aggiornamento di questa pagina 24/03/2017