抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】