Резултати
еНаука >
Резултати >
Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings
![](https://cdn3.iconfinder.com/data/icons/flat-actions-icons-9/512/Tick_Mark-256.png)
Назив: | Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings | Аутори: | Kovačević, Aleksandar ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
Година: | 2022 | Публикација: | Expert Systems with Applications | ISSN: | 1873-6793![]() ![]() |
Издавач: | Oxford (UK) : Pergamon-Elsevier Science | Тип резултата: | Научни чланак | Колација: | vol. 204 | DOI: | 10.1016/j.eswa.2022.117607 | WoS-ID: | 000819313900004 | Scopus-ID: | 2-s2.0-85130589617 | URI: | https://enauka.gov.rs/handle/123456789/810625 | Пројекат: | Clean CaDET - Clean Code and Design Educational Tool | Извор метаподатака: | (Preuzeto iz Nasi u WoS) | М-категорија: | 21aM21a - Рад у међ. часопису изузетних вредности |
Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.