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J-GLOBAL ID：202002225576641516   整理番号：20A0956988

影響されたクラスを同定するための要求とソースコード間の歴史的関連性の活用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging Historical Associations between Requirements and Source Code to Identify Impacted Classes

著者 (4件)： Falessi Davide (California Polytechnic State University, San Luis Obispo, CA, USA) ,  Roll Justin (California Polytechnic State University, San Luis Obispo, CA, USA) ,  Guo Jin L.C. (School of Computer Science, McGill University, Montreal, QC, Canada) ,  Cleland-Huang Jane (Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, South Bend, IN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Software Engineering  (IEEE Transactions on Software Engineering)
巻： 46  号： 4  ページ： 420-441  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0480D  ISSN： 0098-5589  CODEN： IESEDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 新しい要件が導入され,ソフトウェアシステムに実装されるので,開発者は,変更される必要があるソースコードクラスのセットを同定しなければならない。したがって,過去の努力は,要求によって影響を受けたクラスの集合を予測することに焦点を合わせてきた。本論文では,特定クラスへの歴史的変化に関連する要件の集合がクラスに影響する新しい要求に対する意味論的類似性を示す可能性があるという直感に基づく新しいタイプの情報を紹介し評価した。この新しい要求は,新しい要求とクラスに関連する既存の要件の集合との間の意味論的類似性を捉える。本論文の目的は,要求によって影響を受けるクラスの集合を予測する際に,R2RS計量の有用性を提示して評価することである。6つの自然言語処理技術を組み合わせて18の異なるR2RS計量を考察し,テキスト間の意味類似性(例えば,VSM)と3つの分布スコアを測定し,全体的類似性(例えば類似性スコア間の平均)を計算した。R2RSが,変化の時間的局所性,コードに対する直接類似性,複雑性計量,およびコードスミスに基づいている,組合せにおける影響クラスの予測および4つの他の尺度に対して有用であるかどうかを評価した。著者らの評価は,4つの大きなオープンソースプロジェクトに属する5つの分類装置と78のリリースを特徴とし,それは,70,000以上の候補影響クラスをもたらす。実験結果により,R2RS情報を活用することにより,様々な分類器とプロジェクトを通して,実際には平均60%以上の影響を受けたクラスの予測精度を向上させることができることを示した。Copyright 2020 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： 意味論 ,  分類装置 ,  自然言語処理 ,  *局所性 ,  類似性
準シソーラス用語： 予測精度 ,  複雑性 ,  オープンソース ,  *ソースコード ,  意味類似性 , 【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 (6件)： クラス ,  同定 ,  ソースコード ,  歴史 ,  関連性 ,  活用