論文の概要: Using Changeset Descriptions as a Data Source to Assist Feature Location

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05711v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 14:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 14:38:41.876134
• Title: Using Changeset Descriptions as a Data Source to Assist Feature Location
• Title（参考訳）: 変更セット記述をデータソースとして利用して特徴位置を補助する
• Authors: Muslim Chochlov, Michael English, Jim Buckley
• Abstract要約: 本稿では,変更点記述を利用した手法を実装し,この手法の全体的な性能を観察するための実証的研究を行う。 Rhino と Mylyn.Tasks システムによる予備研究は,このアプローチが潜在的に効率的な特徴位置推定技術に繋がる可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature location attempts to assist developers in discovering functionality in source code. Many textual feature location techniques utilize information retrieval and rely on comments and identifiers of source code to describe software entities. An interesting alternative would be to employ the changeset descriptions of the code altered in that changeset as a data source to describe such software entities. To investigate this we implement a technique utilizing changeset descriptions and conduct an empirical study to observe this technique's overall performance. Moreover, we study how the granularity (i.e. file or method level of software entities) and changeset range inclusion (i.e. most recent or all historical changesets) affect such an approach. The results of a preliminary study with Rhino and Mylyn.Tasks systems suggest that the approach could lead to a potentially efficient feature location technique. They also suggest that it is advantageous in terms of the effort to configure the technique at method level granularity and that older changesets from older systems may reduce the effectiveness of the technique.
• Abstract（参考訳）: 機能ロケーションは、開発者がソースコード内の機能を発見するのを支援する。 多くのテキスト特徴位置技術は情報検索を利用し、ソフトウェアエンティティを記述するためにソースコードのコメントや識別子に依存している。 興味深い代替手段は、変更セットで変更されたコードのチェンジセット記述を、そのようなソフトウェアエンティティを記述するためのデータソースとして使うことである。 そこで本研究では,変更セット記述を用いた手法を実装し,その全体的な性能を実証的に観察する。 さらに、粒度(ソフトウェアエンティティのファイルやメソッドレベル)と変更セット範囲の包摂性(最近のものやすべての歴史的変更セット)がそのようなアプローチにどのように影響するかを検討する。 Rhino と Mylyn.Tasks システムによる予備研究の結果,このアプローチが潜在的に効率的な特徴位置推定技術に繋がる可能性が示唆された。 彼らはまた、メソッドレベルの粒度でテクニックを設定することの取り組みにおいて有利であり、古いシステムからの古い変更セットはテクニックの有効性を低下させる可能性があることを示唆している。

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