今里文香, 堀田圭佑, 肥後芳樹, 楠本真二, "機械学習を用いたコードクローンの危険予測," 電子情報通信学会技術研究報告, 114(127), pp. 129-134 2014年7月.
ID 367
分類 研究会・全国大会等
タグ clones code learning machine prediction risk
表題 (title) 機械学習を用いたコードクローンの危険予測
表題 (英文) Risk Prediction for Code Clones Based on Machine Learning
著者名 (author) 今里文香,堀田圭佑,肥後芳樹,楠本真二
英文著者名 (author) Ayaka Imazato,Keisuke Hotta,Yoshiki Higo,Shinji Kusumoto
編者名 (editor)
編者名 (英文)
キー (key) Ayaka Imazato,Keisuke Hotta,Yoshiki Higo,Shinji Kusumoto
書籍・会議録表題 (booktitle) 電子情報通信学会技術研究報告
書籍・会議録表題(英文)
巻数 (volume) 114
号数 (number) 127
ページ範囲 (pages) 129-134
組織名 (organization)
出版元 (publisher)
出版元 (英文)
出版社住所 (address)
刊行月 (month) 7
出版年 (year) 2014
採択率 (acceptance)
URL
付加情報 (note)
注釈 (annote)
内容梗概 (abstract) 一般的に,コードクローンは,ソフトウェアの保守性を低下させる原因になるとされている.一方で,すべてのコードクローンがソフトウェアの保守性に悪影響を与えるとは限らない.そこで本研究では,機械学習を用いてソースコード中に存在するコードクローンの危険予測を自動的に行う手法を提案する.提案手法では,過去に存在したコードクローンの特徴を,そのコードクローンが危険かどうかという情報とともに学習する.そして,そのデータをもとに,現在ソースコード中に存在するコードクローンの危険予測を行う.また,本研究では,提案手法よるコードクローンの危険予測の精度を評価するために,2 つのオープンソースプロジェクトを対象とした評価実験を行った.その結果,1 つのプロジェクトについては,高い精度で危険なコードクローンを予測できていることを確認した.
論文電子ファイル desc (application/pdf) [一般閲覧可]
BiBTeXエントリ
@inproceedings{id367,
         title = {機械学習を用いたコードクローンの危険予測},
        author = {今里文香 and 堀田圭佑 and 肥後芳樹 and 楠本真二},
     booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告},
        volume = {114},
        number = {127},
         pages = {129-134},
         month = {7},
          year = {2014},
}