Graph neural network-based long method and blob code smell detection
Notice bibliographique
Résumé
• We propose a graph neural network-based model for long method and blob code smell detection. • The best strategies for the class imbalance of graph data and graph pooling are determined through experiments in our method. • During model design for abstract syntax tree of code, Euclidean space and non-Euclidean space are combined. • The experiments show that our proposed method outperforms machine learning methods and deep learning methods. The concept of code smell was first proposed in the late nineties, to refer to signals that code may need refactoring. While not necessarily affecting functionality, code smell can hinder understandability and future scalability of the program. As a result, the precise detection of code smell has become an important topic in coding research. However, current detection methods are limited by imbalanced and industrial-irrelevant datasets, a lack of sufficient structural and logical information on the code, and simple model architecture. Given these limitations, this paper utilized an industry-relevant and sufficient dataset and then developed a graph neural network to better detect code smell. First, we identified Long Method and Blob as our research subjects due to their frequent occurrence and impacts on the maintainability of software. We then designed modified fuzzy sampling with focalloss to address the issue of data imbalance. Second, to deal with the large volume of data, we proposed a global and local attention scoring mechanism to extract the key information from the code. Third, in order to design a graph neural network specifically for the abstract syntax tree of code, we combined Euclidean space and non-Euclidean space. Finally, we compared our method with other machine learning methods and deep learning methods. The results demonstrate that our method outperforms the other methods on Long Method and Blob, which indicates the effectiveness of our proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».