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  1. 研究報告
  2. ソフトウェア工学(SE)
  3. 2023
  4. 2023-SE-213

ソースコードの変更差分の学習に基づくリファクタリングコミットの識別

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224551
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224551
1f470237-d9f4-4911-b07a-98764f09a4cf
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SE23213011.pdf IPSJ-SE23213011.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-03-02
タイトル
タイトル ソースコードの変更差分の学習に基づくリファクタリングコミットの識別
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 リファクタリング
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京工業大学情報理工学院
著者所属
東京工業大学情報理工学院
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者名 青木, 俊介

× 青木, 俊介

青木, 俊介

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林, 晋平

× 林, 晋平

林, 晋平

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 リファクタリング操作をコミットから発見するため,多くのリファクタリング検出手法が提案されている.しかし,既存の手法では事前に定義した検出規則に対応するリファクタリング以外を検出できず,検出規則の定義にも労力が伴う.本論文ではソースコードの変更差分の学習に基づきリファクタリングを含むコミットを識別する手法を提案する.提案手法はコミット間の変更差分を編集スクリプトとして抽出し,Reccurent Neural Network や Graph Neural Network を用いてそのコミットがリファクタリングを含むコミットかの2値分類を行う.コミットと,そのコミットがリファクタリングを含むかのラベルのみから学習を行うため,検出規則を定義する必要がない.オープンソースソフトウェアプロジェクトのコミット履歴を利用した評価の結果,提案手法は開発者がリファクタリングとみなしたコミットを既存手法よりも正確に識別できた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112981
書誌情報 研究報告ソフトウェア工学(SE)

巻 2023-SE-213, 号 11, p. 1-8, 発行日 2023-03-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8825
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:06:15.367136
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