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Enregistrement W2747474147

A Refactoring Technique for Large Groups of Software Clones

2017· dissertation· en· W2747474147 sur OpenAlexfundno aff
Asif Alwaqfi

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésCode refactoringclone (Java method)Software maintenanceMaintainabilitySoftware evolutionCloning (programming)Computer scienceSoftwareCode (set theory)Programming languageSoftware systemSoftware engineeringBiologyGeneticsSet (abstract data type)Software constructionGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Code duplication, also known as software clones, is a persistent problem in software systems that is usually associated with error-proneness and poor software maintainability. Despite the fact that clone detection is a mature research field, clone refactoring has not been equally investigated. Clone refactoring requires the unification and merging of duplicated code, which is a challenging problem because of the changes that take place on the initial clones after their introduction. \n \nIn recent years, more research works attempted to address the challenges around clone refactoring by applying different techniques; however, they suffer from poor accuracy or performance issues, especially for large clone groups containing more than two clone instances. We contribute to this field by proposing an automated approach that a) finds refactorable subgroups (consisting of three clones or more) within the original group of clones, b) finds the statements that to be merged and extracted in a fast yet accurate way, and c) assesses the refactorability of clone subgroups. \n \nWe evaluated our approach in comparison to the state-of-the-art, and the results show that we have a high accuracy in matching the clone statements, while maintaining high performance. In a case study, where we carefully examined all clone groups in project JFreeChart 1.0.10, we found that around 49% of the 98 clone subgroups are actually refactorable. Finally, we conducted a large-scale study on over 44k clone groups (13.6k groups containing 3 clones or more) detected by four clone detection tools in nine open source projects to assess the refactorability for clone groups. The outcome of this study revealed the presence of 2,833 refactorable clone subgroups that contain in total 13,398 clone instances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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