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J-GLOBAL ID：201802218390783111   整理番号：18A1807485

データフロー解析に基づく特徴エンビ検出法【JST・京大機械翻訳】

A Feature Envy Detection Method Based on Dataflow Analysis

著者 (3件)： Chen Woei-Kae ,  Liu Chien-Hung ,  Li Bo-Hong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： compsac  ページ： 14-19  発行年： 2018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： 特徴エンビは,特定のクラスが他のクラスの方法/属性において非常に多くの関心を示していることを示すコード匂いである。いくつかの特徴的な検出手法が提案されている。しかし,これらのアプローチは検出のためのユニットとして全体の方法を考慮する。方法が長いとき,問題のあるステートメントの正確な位置は直ちに明らかでなく,方法がいくつかの種類の挙動を混合するとき,これらのアプローチは容易にfoすることができた。本論文では,特徴エンビの特性化と検出手法を提案した。データフロー解析に基づくFEED(FEature envy Detector)と呼ばれるツールを開発し,特徴検出を行った。以前の手法と比較して,提案した手法は,より良い検出粒度を提供し,また,より良い検出精度を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データフロー解析 ,  *検出法 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 検出精度 ,  特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： データフロー解析 ,  検出法