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J-GLOBAL ID：201802221321917048   整理番号：18A0729026

SZZアルゴリズムに対するリfactリング変化の影響:経験的研究【JST・京大機械翻訳】

The impact of refactoring changes on the SZZ algorithm: An empirical study

著者 (3件)： Neto Edmilson Campos (Federal University of Rio Grande do Norte, Natal, Brazil) ,  da Costa Daniel Alencar (Queen’s University, Kingston, Canada) ,  Kulesza Uira (Federal University of Rio Grande do Norte, Natal, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SANER  ページ： 380-390  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： Szzはソフトウェア工学コミュニティにおいて広く使われているアルゴリズムであり,バグを導入する可能性のある変化(すなわち,バグ導入変化)を同定する。その広い採用にもかかわらず,SZZはまだ改善の余地がある。例えば,現在のSZZ実装は,バグ導入としての変化を止めるかもしれない。リファクタリングは,システム挙動を変えないので,バグ導入として無視されなければならない。本論文では,SZZアルゴリズムの入力(バグ-固定変化)と出力(バグ-導入変化)の両方に再因子がどのように影響するかを経験的に調べた。20,298のバグ導入変化を有する10のApacheプロジェクトの31,518の問題を分析した。著者らは,コード変化における再因子を自動的に検出する既存のツールを用いた。SZZによるバグ導入変化としてフラッグされた線の6.5%は,事実上,再因子化変化であることを観察した。バグ固定の変化に関しては,固定中に除去された線の19.9%が再因子化に関連しており,従ってそれらのそれぞれの誘導変化は偽陽性であることを観察した。次に,再因子検出ツールを,著者らのRefacting Aware SZZImpメンテーション(RA-SZZ)に組み込んだ。著者らの結果は,RA-SZZが,最新のSZZ実装と比較して,バグ導入変化としてフラッグされるラインの20.8%を減少させることを明らかにした。最後に,本研究で用いた再因子同定ツールによって捉えられない変化パターンを同定するための手動解析を行った。著者らの結果は,分析したバグ導入変化の47.95%が,RA-SZZがバグ導入として止めるべきでない付加的な変化パターンを含むことを明らかにした。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： ソフトウェア障害 ,  コミュニティ ,  ソフトウェア工学 ,  動的解析 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 誤検出 ,  因子化 ,  リファクタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  FACT ,  経験 ,  研究