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J-GLOBAL ID：201702263061217236   整理番号：17A0854263

相関ルール学習を用いたコード匂い共起の調査:複製研究【Powered by NICT】

Investigating code smell co-occurrences using association rule learning: A replicated study

著者 (3件)： Palomba Fabio (Delft University of Technology, The Netherlands) ,  Oliveto Rocco (University of Molise, Italy) ,  De Lucia Andrea (University of Salerno, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MaLTeSQuE  ページ： 8-13  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 以前の研究では,コード匂い(すなわち,貧弱な設計や実装選択の存在下の症状)はソフトウェア保守を脅威かを示した。さらに,いくつかの研究は単一コード匂いインスタンスは,コード要素(すなわち,クラスまたは法)に影響する場合と比較して,それらの相互作用は,開発者のソースコードを理解と強化のために強い負の影響を持つことを示した。このような研究は,開発者の視点からより多くの匂いの共存の影響を解析したが,に関するコード匂いタイプはソースコード中で共発現している傾向があるほとんど知識が現在は利用できる。,匂い共起に関する以前の論文は,少数コード匂いタイプのあるいは小さなデータセット上で行った,おそらく重要な関係を欠損した。確証し,現象に関する知識を拡大可能するために,本論文では,以前の研究の大規模複製を提供し,30ソフトウェアシステムの395放出からなるデータセット13コード匂いタイプを考慮した。コード匂い共起は,相関ルールマイニングを用いて捕捉,データセットにおける頻繁な関係を発見することができた教師なし学習法した。結果は,いくつかの期待される関係を明らかにしたが,野外でも以前の研究で見逃された共起を明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プログラムメンテナンス ,  *相関ルール ,  相互作用 ,  *学習 ,  教師なし学習 ,  *複製
準シソーラス用語： アソシエーション分析 ,  ソフトウェアシステム ,  共発現 ,  ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関ルール ,  学習 ,  匂い ,  調査 ,  複製 ,  研究