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J-GLOBAL ID：201702219255381758   整理番号：17A0517529

プロセスメトリクスを用いたメソッド抽出事例の調査と予測モデルの構築

An Investigation of Extract Method to Construct Prediction Model Based on Process Metrics

著者 (5件)： 田中大樹 (奈良先端技術大学院大) ,  CHOI Eunjong (奈良先端技術大学院大) ,  吉田則裕 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  藤原賢二 (豊田工高専) ,  飯田元 (奈良先端技術大学院大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 512(SS2016 60-83)  ページ： 79-84  発行年： 2017年03月02日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： メソッド抽出は,既存のメソッドの一部を新規メソッドとして抽出するリファクタリング手法の一つであり,実施される回数が多いことも知られている。メソッド抽出を支援するためには,開発者がどのようなメソッドを抽出の対象としているかを調査する必要がある。本研究では,未だ定量的な調査が実施されていない,ソフトウェアの開発履歴から計測されるプロセスメトリクスとメソッド抽出の関係を調査した。調査の結果,いくつかのプロセスメトリクスとメソッド抽出の実施に相関がみられた。また,調査によって有効性が確認されたプロセスメトリクスを利用して,メソッド抽出の候補となるメソッドを推薦する機械学習モデルを構築し,その精度を評価した。実験の結果,プロダクトメトリクスとプロセスメトリクスの両方を利用した推薦モデルが,F値で0.827と最も高い精度を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *プログラムメンテナンス ,  *ソフトウェアメトリックス ,  処理 ,  *機械学習 ,  *予測モデル ,  調査 ,  性能評価 ,  相関 ,  計算機コード ,  プログラム構造 ,  ソフトウェアプロセス
準シソーラス用語： メソッド抽出リファクタリング ,  プロセスメトリクス ,  ファクタリング推薦 ,  ソフトウェア保守 ,  メソッド【計算機】 ,  事例調査

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (9件)：

• Martin Fowler. Refactoring: Improving the Design of Existing Code. Addison Wesley, 1999.
• Nikolaos Tsantalis and Alexander Chatzigeorgiou. Identification of extract method refactoring opportunities for the decomposition of methods. The Journal of Systems and Software, 84:1757-1782, 2011.
• 後藤 祥,吉田則裕,藤原賢二,崔 恩瀞,and 井上克郎.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方法.情報処理学会論文誌,56(2):627-636,2015.
• E. Murphy-Hill, C. Parnin, and A. P. Black. How we refactor, and how we know it. IEEE Transactions on Software Engineering, 38(1):5-18, 2012.
• 後藤 祥,吉田則裕,藤原賢二,崔 恩瀞,and 井上克郎.メソッド抽出リファクタリングが行われるメソッドの特徴調査.コンピュータソフトウェア,31(3):318-324,2014.

タイトルに関連する用語 (4件)： メソッド ,  調査 ,  予測モデル ,  構築