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J-GLOBAL ID：202002263887370162   整理番号：20A1128029

Javaにおける方法抽出の特性:大規模な経験的研究【JST・京大機械翻訳】

Characteristics of method extractions in Java: a large scale empirical study

著者 (2件)： Hora Andre (Department of Computer Science, UFMG, Belo Horizonte, Brazil) ,  Robbes Romain (Free University of Bozen-Bolzano, Bolzano, Italy)
資料名： Empirical Software Engineering  (Empirical Software Engineering)
巻： 25  号： 3  ページ： 1798-1833  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1036A  ISSN： 1382-3256  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 抽出法は,リファクタリングの「Swiss armyナイフ」である。開発者は,代替署名を導入するために,長いコードを分解し,多くの他の理由の中で,テスト可能性を改善するための方法抽出を実行する。方法抽出の背後にある合理性は良く探求されているが,その特性についてはまだ知られていない。この情報を評価することにより,開発者の実際の挙動に基づいて,再因子化ツールと技術を改善するだけでなく,この重要なリファクタリング操作をより良く理解するための基礎を提供することができる。本論文において,著者らは抽出法再因子化の特性を評価した。著者らは,方法抽出を検出するために最先端技術に依存して,124のソフトウェアシステムからマイニングされたこのリファクタリングの70Kの例を分析する。この操作の5つの側面を調べた:大きさ,含有量,変換,サイズ,および程度。著者らは,(i)抽出法が最も一般的な再因子であることを見出した。(ii)抽出された方法は,創造,検証,およびセットアップに関連する操作に関して表現される。(iii)抽出のターゲットである方法は平均より2.2x長く,抽出後に1つのステートメントにより減少する。そして,(iv)単一方法抽出は,すべての場合ではなく,ほとんどを表す。著者らは,検出,提案,および自動化ツールの改善と,実践者と研究者の両方をサポートするための技術を提案することによって結論した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  ソフトウェア ,  可試験性 ,  *Java
準シソーラス用語： リファクタリング ,  ソフトウェアシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リfactリング ,  抽出法 ,  ソフトウェアリポジトリマイニング ,  ソフトウェアの進化 ,  経験的ソフトウェア工学

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)： Java ,  大規模 ,  経験 ,  研究