Enhancing Automated Software Evolution via Building and Utilizing Large-Scale Software Evolution Corpora

通过构建和利用大规模软件演进语料库增强自动化软件演进

• 批准号: 22H03567
• 负责人: 林 晋平
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03567/
• 关键词: リファクタリング; ソフトウェア進化; 進化コーパス; アノテーション

本研究は，リファクタリング等の類型化可能なプログラム変換の多くを表現可能な進化コーパスを作成し，ソフトウェア自動進化技術の適用可能範囲，進化分析技術の妥当性を改善させることを目指すものである．令和4年度では，主に以下の成果を得た．(1)アノテーションのスキーマおよび進化オペレータの概念階層の基礎検討を行った．また，これに基づきリファクタリング事例の検索エンジンを試作した．この検索エンジンは，複数のリファクタリング検出ツールの検出結果に対して，リファクタリングの特徴やリファクタリングが含まれるコミットの特徴に基づくクエリを用いて事例を検索できる．(2)アノテーション付き進化コーパスの構築のため，リファクタリングを自認しているコミットをコミットメッセージから自動特定し，収集した．具体的には，コミットメッセージの規約であるConventional Commitsに従っているGitHubリポジトリを特定し，それに含まれるコミットのうちリファクタリングと分類されたものを収集した．(3)アノテーション候補コミットを効率よく得るため，グラフニューラルネットワークに基づきリファクタリングコミットを識別する手法のプロトタイプを開発した．この手法では，リファクタリングを含むコミットが表現する変更を抽象構文木の差分に基づく編集スクリプトで表現し，その特徴を学習することにより分類モデルを作成する．(4)リファクタリングやバグ修正などの変更の適用支援，推薦，合成，分析技術の開発を行った．

In this study, it is possible to improve the performance of automated technology by using the possible range of automated technology, and to improve the performance of the system. In this study, it is possible to improve the performance of various types of equipment, such as the application of automated technology and the use of automated technology. The following results have been successful. (1) the following results have been successful. Do you know what to do? The Conventional Commits protocol does not affect the performance of the GitHub protocol. It does not affect the performance of a specific cluster. It is not possible to classify the data into different categories. (3) the performance of the waiting list has been improved. Do you want to know how to make a difference? you know, you know Special attention should be paid to the classification of information systems. (4) the application of information technology, synthesis, and analysis techniques has been improved.

项目成果

Classification of Changes Based on API

基于API的变更分类

• DOI: 10.1007/978-3-031-21388-5_5
• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of International Conference on Product-Focused Software Process Improvement
• 作者: Iriyama Masashi;Higo Yoshiki;Kusumoto Shinji
• 通讯作者: Kusumoto Shinji

探索に基づくリファクタリング推薦におけるレビュー工数見積もりの利用

在基于搜索的重构建议中使用审核工作量估计

• 发表时间: 2022
• 作者: 陳 磊;林 晋平
• 通讯作者: 林 晋平

Large-Scale Evaluation of Method-Level Bug Localization with FinerBench4BL

• DOI: 10.1109/saner56733.2023.00094
• 发表时间: 2023-02
• 期刊: 2023 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)
• 作者: S. Tsumita;Shinpei Hayashi;S. Amasaki

リポジトリマイニング手法に対する前処理としての履歴書き換えツールの試作

作为存储库挖掘方法预处理的历史重写工具原型

• 发表时间: 2022
• 作者: 柴 駿太;林 晋平
• 通讯作者: 林 晋平

プルリクエストのレビューを支援するツールプラットフォーム

帮助审查拉取请求的工具平台

• 发表时间: 2022
• 作者: Kanon Harada;Katsuhisa Maruyama;原田和音，丸山勝久;トウ ハクブン，丸山勝久
• 通讯作者: トウ ハクブン，丸山勝久