抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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いくつかの研究ツールとプロジェクトは類似したコード変化の基はasinput必要とする。例はそのようなデータに基づく開発者に情報をprovidevaluableできるという勧告とバグ発見ツールである。ヘルプofsimilarコード変化を用いることで,プロジェクトの複数地点にバグ修正とcodechangesの適用を単純化することができる。しかし,それらの利点にもかかわらず,既存のツールのthepractical値は限定されており,ユーザは入力データ,すなわち,類似したコード変化の基をspecifythe手動する必要がある。この欠点を克服するために,本論文では,二syntacticalsimilarity計量を提案し,評価し,それらの一つは特異的に速く走るように設計されている,二種類の注意深く選択し自己調整クラスタリングalgorithmstoとincombinationは類似したコード変化の基を検出する。いくつかのオープンソースプロジェクトにapplyingthemによる計量とクラスタリングアルゴリズムの組み合わせを評価し,また,参照データセットとしてオンラインコード変化ofsimilar検出基を報告する。コード変化のLASE,arecommendationシステムの入力として使用した場合,類似したコード変化の自動的detectedgroupsは良好に作動した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
