論文の概要: An architectural technical debt index based on machine learning and architectural smells

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06341v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 10:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-21 15:07:43.054944
• Title: An architectural technical debt index based on machine learning and architectural smells
• Title（参考訳）: 機械学習とアーキテクチャ臭いに基づくアーキテクチャ的技術的負債指標
• Authors: Darius Sas, Paris Avgeriou
• Abstract要約: 本稿では,機械学習とアーキテクチャの臭いに基づいて,建築技術的負債の主要因を推定する新しい手法を提案する。 私たちのアプローチでは、単一のアーキテクチャの臭いのインスタンスによって生成される技術的負債の量を見積もることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2736372830459493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A key aspect of technical debt (TD) management is the ability to measure the amount of principal accumulated in a system. The current literature contains an array of approaches to estimate TD principal, however, only a few of them focus specifically on architectural TD, and none of these are fully automated, freely available, and thoroughly validated. Moreover, a recent study has shown that many of the current approaches suffer from certain shortcomings, such as relying on hand-picked thresholds. In this paper, we propose a novel approach to estimate architectural technical debt principal based on machine learning and architectural smells to address such shortcomings. Our approach can estimate the amount of technical debt principal generated by a single architectural smell instance. To do so, we adopt novel techniques from Information Retrieval to train a learning-to-rank machine learning model that estimates the severity of an architectural smell and ensure the transparency of the predictions. Then, for each instance, we statically analyse the source code to calculate the exact number of lines of code creating the smell. Finally, we combine these two values to calculate the technical debt principal. To validate the approach, we conducted a case study and interviewed 16 practitioners, from both open source and industry, and asked them about their opinions on the TD principal estimations for several smells detected in their projects. The results show that for 71\% of instances, practitioners agreed that the estimations provided were \emph{representative} of the effort necessary to refactor the smell.
• Abstract（参考訳）: 技術的負債(TD)管理の重要な側面は、システムに蓄積されたプリンシパルの量を測定する能力である。 現在の文献には、TDプリンシパルを推定するための一連のアプローチが含まれているが、アーキテクチャTDに特に焦点を絞っているのはわずかであり、いずれも完全に自動化され、自由に利用可能であり、完全に検証されているものはない。 さらに、最近の研究では、現在のアプローチの多くは、手選りのしきい値に依存するなど、特定の欠点に苦しむことが示されている。 本稿では,機械学習とアーキテクチャの臭いに基づくアーキテクチャ的技術的負債の主要因を推定し,その欠点に対処する新しい手法を提案する。 私たちのアプローチでは、単一のアーキテクチャの臭いのインスタンスによって生成される技術的負債の量を見積もることができる。 そこで我々は,インフォメーション検索の新たな手法を採用し,アーキテクチャの匂いの重症度を推定し,予測の透明性を確保する機械学習モデルを訓練する。 そして、各インスタンスに対して、ソースコードを静的に分析して、臭いを生み出すコードの行数を正確に計算します。 最後に、これらの2つの値を組み合わせて、技術的負債のプリンシパルを計算する。 このアプローチを検証するために,オープンソースと業界の両方から16人の実践者を対象にケーススタディを実施し,プロジェクト内で検出されたいくつかの匂いに対するTDプリンシパル見積について質問した。 その結果,71 %の症例において,提供された評価は嗅覚の補充に要する労力の「emph{representative>」であることがわかった。

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