Autorepairability: creating and disseminating a new software quality indicator

自动修复性：创建和传播新的软件质量指标

• 批准号: 21K18302
• 负责人: 肥後 芳樹
• 金额: $ 15.64万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18302/
• 关键词: 自動プログラム修正; ミューテーションテスティング; プログラム解析; 自動修正適合性; テスト自動生成; ソフトウェア品質; 欠陥限局

2022年度は自動修正適合性を評価するための大規模データセットの構築に取り組んだ．2021年に作成した小規模データセットでは対象ソースコードは約3000万行であったが，2022年度のデータセットは約3億1400万行のソースコードを対象に構築した．小規模データセットを作成した際の知見を生かし，Evosuiteがテストケースを生成できたメソッドであっても少数のテストケースのみが生成された場合はそのメソッドを目視確認対象から外すことや，目視確認を一人ではなく三人により行うことにより，より効率的により精度高いデータセットの構築を試みた．作成したデータセットはGitHubにて公開されている（https://github.com/YoshikiHigo/FEMPDataset）．また構築したデータセットの有用性を確かめるために，既存のクローン検出手法の評価を行った．構築したデータセットには目視確認により機能が等しいと判断されたメソッドのペアと，目視確認により機能が等しくないと判断されたメソッドのペアが存在している．前者はクローンとして見つけ，後者はクローンとして見つけないことが望ましい．この実験の結果，字句解析に基づく検出手法では検出できない機能等価メソッドが多く存在すること，および，抽象構文木と深層学習に基づく検出手法では機能等価でないメソッドを誤検出してしまう傾向が強いことがわかった.

In 2022, we will evaluate the suitability of automatic correction. In 2021, we will build a large-scale digital image system. In 2022, we will build a small-scale digital image system. The number of lines will be about 30 million. In 2022, we will build a large-scale digital image system. The number of lines will be about 314 million. The small scale of the video game is very important. The video game is very important. The video game is very important. GitHub (https://github.com/Yoshihigo/FEMPDataset). The usefulness of the construction is confirmed by the evaluation of existing methods. The construction of the building is visually confirmed. The function is equal. The judgment is correct. The visual confirmation is correct. The judgment is correct. The former is opposite to the latter, and the latter is opposite to the former. As a result of this, sentence analysis is based on the detection of methods, such as reverse detection of functions, etc. There are many problems, such as abstract structure, deep learning, basic detection of methods, such as reverse detection of functions, etc.

项目成果

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

Supporting Proactive Refactoring: An Exploratory Study on Decaying Modules and Their Prediction

支持主动重构：衰退模块及其预测的探索性研究

• DOI: 10.1587/transinf.2020edp7255
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEICE Transactions on Information and Systems
• 影响因子: 0.7
• 作者: Natthawute Sae-Lim;Shinpei Hayashi;Motoshi Saeki
• 通讯作者: Motoshi Saeki

構文誤りを含むプログラムを評価可能なソースコード用自動評価尺度の調査

可评估含有语法错误的程序的源代码自动评估量表的研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Yamaoka Yui;Isumi Aya;Doi Satomi;Fujiwara Takeo;高市 陸
• 通讯作者: 高市 陸

複合メトリクスのトレンド分析の効率化に向けて：モジュール腐敗度への適用

对复合指标进行更有效的趋势分析：在模块损坏中的应用

• 发表时间: 2021
• 作者: 林 辰宜;ドゥルバドラハ テムーレン;林 晋平
• 通讯作者: 林 晋平

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