論文の概要: Code Smell

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03896v2
• Date: Sun, 26 Oct 2025 11:17:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.767845
• Title: Code Smell
• Title（参考訳）: コードスメル
• Authors: Zushuai Zhang, Elliott Wen, Ewan Tempero,
• Abstract要約: モジュール間の依存関係は変更時に波及効果を引き起こし、メンテナンスが複雑でコストがかかる。 潜在的な要因の1つはコードの臭いであり、これは設計上の問題を示し、コード品質を低下させるコード中の症状である。 本研究は, コード臭気相互作用の有無による静的依存関係の分布の変化について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6079137591620588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dependencies between modules can trigger ripple effects when changes are made, making maintenance complex and costly, so minimizing these dependencies is crucial. Consequently, understanding what drives dependencies is important. One potential factor is code smells, which are symptoms in code that indicate design issues and reduce code quality. When multiple code smells interact through static dependencies, their combined impact on quality can be even more severe. While individual code smells have been widely studied, the influence of their interactions remains underexplored. In this study, we aim to investigate whether and how the distribution of static dependencies changes in the presence of code smell interactions. We conducted a dependency analysis on 116 open-source Java systems to quantify these interactions by comparing cases where code smell interactions exist and where they do not. Our results suggest that overall, code smell interactions are linked to a significant increase in total dependencies in 28 out of 36 cases, and that all code smells are associated with a consistent change direction (increase or decrease) in certain dependency types when interacting with other code smells. Consequently, this information can be used to support more accurate code smell detection and prioritization, as well as to develop more effective refactoring strategies.
• Abstract（参考訳）: モジュール間の依存関係は変更時に波及効果を引き起こす可能性があるため、メンテナンスが複雑でコストがかかるため、依存関係を最小限に抑えることが重要です。 したがって、依存関係を駆動するものを理解することが重要です。 潜在的な要因の1つはコードの臭いであり、これは設計上の問題を示し、コード品質を低下させるコード中の症状である。 複数のコードの臭いが静的な依存関係を介して相互作用する場合、それらが組み合わさった品質への影響はさらに深刻になる。 個々のコードの臭いは広く研究されているが、それらの相互作用の影響は未解明のままである。 本研究では,静的依存関係の分布がコードの臭気相互作用の有無によってどのように変化するかを検討することを目的とする。 我々は116のオープンソースJavaシステムに対して依存性分析を行い、コードの臭いの相互作用が存在する場合とそうでない場合を比較してこれらの相互作用を定量化した。 以上の結果から,コード臭の相互作用は,36例中28例で顕著な依存性増加に結びついており,他のコード臭との相互作用において,すべてのコード臭は,特定の依存性タイプにおいて一貫した変化方向(増加または減少)に関連付けられていることが示唆された。 その結果、この情報はより正確なコードの臭いの検出と優先順位付けをサポートし、より効果的なリファクタリング戦略を開発するために使用できる。

関連論文リスト

• LLM-Driven Collaborative Model for Untangling Commits via Explicit and Implicit Dependency Reasoning [20.147009997147798]
  コミット回避のための新しいコラボレーティブコンサルテーションフレームワークであるColaUntangleを提案する。 ColaUntangleは、LLM(Large Language Model)駆動エージェントをマルチエージェントアーキテクチャに統合する。 我々は,マルチバージョンプログラム依存グラフ(delta-PDG)を構築し,エージェントが記号深度と意味深度の両方でコード関係を推論できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T09:42:13Z)
• A Novel Taxonomy and Classification Scheme for Code Smell Interactions [2.6597689982591044]
  本研究では,新しい分類法とコード臭の相互作用の分類法を提案する。 いくつかの一般的な機械学習(ML)モデルを用いて実験が実施されている。 結果は、主にドメイン内のインタースメル検出というコード臭いの相互作用の存在を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-25T16:24:11Z)
• Semantic Dependency in Microservice Architecture: A Framework for Definition and Detection [0.0]
  本稿では,これらの課題に対処する手段としてセマンティック依存行列を紹介する。 これは、これらの隠れた依存関係がエンドポイントデータの依存関係とは独立して存在することを示し、そうでなければ見過ごされる可能性のある重要な接続を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T23:34:24Z)
• Neural Dependencies Emerging from Learning Massive Categories [94.77992221690742]
  この研究は、大規模画像分類のために学んだニューラルネットワークに関する2つの驚くべき発見を示す。 1) 十分に訓練されたモデルが与えられた場合、いくつかのカテゴリで予測されたロジットは、他のいくつかのカテゴリの予測を線形に組み合わせることで直接得ることができる。 2) 神経依存は1つのモデルに留まらず、2つの独立した学習モデルの間にさえ存在する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T09:42:15Z)
• Bilateral Dependency Optimization: Defending Against Model-inversion Attacks [61.78426165008083]
  本稿では,モデル反転攻撃に対する二元的依存性最適化(BiDO)戦略を提案する。 BiDOは、さまざまなデータセット、分類器、MI攻撃に対する最先端の防御性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-11T10:07:03Z)
• The BP Dependency Function: a Generic Measure of Dependence between Random Variables [0.0]
  ランダム変数(RV)間の依存関係の測定と定量化は、データセットに対する重要な洞察を与えることができる。 データ分析の一般的な実践は、ほとんどのデータアナリストが、RV間の依存を定量化するためにピアソン相関係数(PCC)を使用していることである。 これらの要件をすべて満たした新しい依存性関数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T11:14:40Z)
• Linguistic dependencies and statistical dependence [76.89273585568084]
  文脈における単語の確率を推定するために,事前学習した言語モデルを用いる。 最大CPMI木は非文脈PMI推定値から抽出した木よりも言語的依存関係によく対応していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T02:43:37Z)
• Modeling Multi-Label Action Dependencies for Temporal Action Localization [53.53490517832068]
  実世界のビデオには、アクションクラス間の固有の関係を持つ多くの複雑なアクションが含まれている。 非発生ビデオにおける時間的行動の局在化のタスクのためのこれらの行動関係をモデル化する注意に基づくアーキテクチャを提案する。 マルチラベルアクションローカリゼーションベンチマークの最先端の方法よりもパフォーマンスが向上しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T13:37:28Z)
• A Trigger-Sense Memory Flow Framework for Joint Entity and Relation Extraction [5.059120569845976]
  結合エンティティと関係抽出のためのTriMF(Trigger-Sense Memory Flow Framework)を提案する。 エンティティ認識と関係抽出タスクで学習したカテゴリ表現を記憶するためのメモリモジュールを構築する。 また,エンティティ認識と関係抽出の双方向インタラクションを強化するために,多レベルメモリフロー注目機構を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T16:24:04Z)
• Multi-scale Interactive Network for Salient Object Detection [91.43066633305662]
  本稿では,隣接レベルからの機能を統合するためのアグリゲート・インタラクション・モジュールを提案する。 より効率的なマルチスケール機能を得るために、各デコーダユニットに自己相互作用モジュールを埋め込む。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は後処理を一切行わず,23の最先端手法に対して良好に動作することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T15:41:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。