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J-GLOBAL ID：201502291565328518   整理番号：15A0568555

機械学習を用いたメソッド抽出リファクタリングの推薦手法

Recommending Extract Method Opportunities Using Machine Learnig

著者 (5件)： 後藤祥 (大阪大) ,  吉田則裕 (名古屋大) ,  藤原賢二 (奈良先端科学技術大学院大) ,  CHOI Eunjong (大阪大) ,  井上克郎 (大阪大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 56  号： 2  ページ： 627-636 (WEB ONLY)  発行年： 2015年02月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： リファクタリングとは“外部から見たときの振舞いを保ちつつ,理解や修正が簡単になるように,ソフトウェアの内部構造を整理すること”であり,ソフトウェア開発における重要な活動の1つである。本研究では,メソッド抽出というリファクタリングパターンについて,実際にリファクタリングが行われたメソッドを収集し,それらの特徴量を用いた機械学習によって,メソッド抽出リファクタリングの対象を推薦する手法を提案する。実験として,5つのオープンソースソフトウェアに提案手法を適用した結果,メソッド抽出の対象となるメソッドのうち,57%から96%を特定することができていることが分かった。また,実験の結果から,メソッド抽出が行われるか否かに,メソッドの文の数と凝集度が大きく関与していることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *プログラムメンテナンス ,  改良 ,  再構成 ,  ソフトウェア ,  *ソフトウェア開発 ,  情報公開 ,  特徴抽出 ,  情報 ,  *データマイニング ,  リポジトリ
準シソーラス用語： *リファクタリング ,  オープンソースソフトウェア ,  特徴量 ,  *リポジトリマイニング

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y)

引用文献 (17件)：

• Chidamber, S.R. and Kemerer, C.: A metrics suite for object oriented design, IEEE Trans. Softw. Eng., Vol.20, No.6, pp.476-493 (1994).
• Emden, E.V. and Moonen, L.: Java quality assurance by detecting code smells, Proc. WCRE, pp.97-106 (2002).
• Fowler, M.: Refactoring: Improving the Design of Existing Code, Addison Wesley (1999).
• Hall, M.A. and Holmes, G.: Benchmarking attribute selection techniques for discrete class data mining, IEEE Trans. Knowl. Data Eng., Vol.15, No.6, pp.1437-1447 (2003).
• Higo, Y., Saitoh, A., Yamada, G., Miyake, T., Kusumoto, S. and Inoue, K.: A pluggable tool for measuring software metrics from source code, Proc. IWSM-MENSURA, pp.3-12 (2011).

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  メソッド ,  リファクタリング ,  推薦 ,  手法