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J-GLOBAL ID：201802245791670114   整理番号：18A1944033

長い方法の悪い匂いの指標としての構造品質メトリックス:経験的研究【JST・京大機械翻訳】

Structural Quality Metrics as Indicators of the Long Method Bad Smell: An Empirical Study

著者 (6件)： Charalampidou Sofia ,  Arvanitou Elvira-Maria ,  Ampatzoglou Apostolos ,  Avgeriou Paris ,  Chatzigeorgiou Alexander ,  Stamelos Ioannis
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SEAA  ページ： 234-238  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： 経験的証拠は,エクストラクト法の再因子化がソフトウェア開発者による最も一般的に適用されるリファクタリングの中にあることを指摘している。Long法コードsmの同定と関連するリファクタリング機会のランキングは,主に凝集,サイズおよび結合の測定による計量の使用に基づいている。これらの特性の大きな,複雑で非粘着性の部分の存在に対するこれらの特性の関連性にもかかわらず,これらの計量の経験的検証は,長い方法または抽出法機会に対する予測力に関して比較的低い精度(最大精度:66%)を示した。本研究では,長い方法の発生の存在と強度を予測するために,凝集,結合およびサイズ計量の能力の経験的検証を行った。統計解析によると,Long法匂いの存在と強度は,2つのサイズ(LoCとNoLV),2つの結合(MPCとRFC),および4つの凝集(LCOM1,LCOM2,Coh,およびCC)計量によって効果的に予測できる。さらに,複数のロジスティック回帰モデルへのこれらの計量の統合は,方法が89%の精度と91%の再現率で回復されなければならないかどうかを予測することができる。このモデルは,そのランキングがソースコード(相関係数0.520)に対する対応する再因子の影響に基づくランキングと強く相関することを示唆する。結果を,研究と実践のための解釈と含意を提供することによって議論する。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： 凝集 ,  相関係数 ,  ソフトウェア開発 ,  予測 ,  等級づけ ,  統計解析 ,  *品質
準シソーラス用語： ソースコード ,  再現率 ,  ロジスティック回帰モデル ,  リファクタリング ,  抽出物 ,  *メトリックス , 【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 (5件)： 匂い ,  指標 ,  メトリックス ,  経験 ,  研究