Insight into a method co-change pattern to identify highly coupled methods: An empirical study
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we describe an empirical study of a unique method co-change pattern that has the potential to pinpoint design deficiency in a software system. We automatically identify this pattern by inspecting the method co-change history using reasonable constraints on method association rules. We also investigate the effect of code clones on the method co-changes identified according to the pattern, because there is a common intuition that clone fragments from the same clone class often require corresponding changes to ensure they remain consistent with each other. According to our in-depth investigation on hundreds of revisions of seven open-source software systems considering three types of clones (Type 1, Type 2, Type 3), our identified pattern helps us detect methods that are logically coupled with multiple other methods and that exhibit a significantly higher modification frequency than other methods. We call the methods detected by the pattern MMCGs (Methods appearing in Multiple Commit Groups) considering the pattern semantic. MMCGs can be considered as the candidates for restructuring in order to minimize coupling as well as to reduce the change-proneness of a software system. According to our observation, code clones have a significant effect on method co-changes as well as on MMCGs. We believe that clone refactoring can help us minimize evolutionary coupling among methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».