大規模Scalaコードベースにおけるクローン検出【JST・京大機械翻訳】

Rahman Wahidur; Xu Yisen; Pu Fan; Xuan Jifeng; Jia Xiangyang; Basios Michail; Kanthan Leslie; Li Lingbo; Wu Fan; Xu Baowen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212655073690 整理番号：22P0328669

大規模Scalaコードベースにおけるクローン検出【JST・京大機械翻訳】

Clone Detection on Large Scala Codebases

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

コードクローンは同一または類似コードセグメントである。コードクローンの広い存在は,保全のコストを増加させ,ソフトウェアの品質を危うくする。研究コミュニティはコードクローンを検出する多くの技術を開発したが,これらの技術が工業的使用事例でどのように機能するかの証拠はほとんどない。本論文では,そのような技術が産業利用事例に適用される場合の違いを明らかにすることを目的とする。オープンソースプロジェクトとScala言語で書かれた産業プロジェクトの両方で,2つの最先端のコードクローン検出技術,SourceerCCとAutoenCODEの性能に関する大規模実験的研究を行った。結果は,両アルゴリズムが産業プロジェクトで異なる性能を示し,精度の最大低下が30.7%であり,思い出しの最大増加が32.4%であることを示した。開発者による産業プロジェクトの手動ラベリングサンプルによって,著者らは,オープンソースプロジェクトにおけるそれより前述のプロジェクトにおいて,実質的により少ないタイプ-3クローンがあることを発見した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発

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