論文の概要: An Empirical Study on the Impact of Change Granularity in Refactoring Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07482v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 13:35:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-12 00:15:50.579175
- Title: An Empirical Study on the Impact of Change Granularity in Refactoring Detection
- Title（参考訳）: リファクタリング検出における粒度変化の影響に関する実証的研究
- Abstract要約: 我々はこれらのタイプの変化 (CGR) と短命 (EPR) を粗粒 (CGR) と短命 (EPR) と呼ぶ。
CGR と EPR の特徴と原因について,32 のオープンソース Java プロジェクトの実証研究を通じて検討した結果,どちらも開発中に一般的に発生することがわかった。
さらに、クラスやパッケージの分割やマージに関連する型や、継承構造の変更に関連する型は、CGRや、変数や属性などの小さなオブジェクトを対象とする型であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.134247368862501
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting refactorings in commit history is essential to improve comprehension to code changes on code reviews, and to provide valuable information for empirical studies on software evolution. Techniques have been proposed to accurately detect refactorings on the granularity of a single commit. However, refactorings can be made over multiple commits because of their complexity or other practical development problems, which cause detecting on only the granularity of a single commit not enough. We observe that some refactorings can only be detected in coarser granularity, i.e., changes conducted over multiple commits, or in the granularity of a single commit but not in coarse-grained. We call these types of refactorings as coarse-grained refactorings (CGRs) and ephemeral refactorings (EPRs). We investigated the features and causes of CGRs and EPRs through an empirical study of 32 open-source Java projects and found that both commonly occur during development. In addition, we found that refactoring types related to splitting or merging classes and packages, as well as those involving modifications to the inheritance structure, tend to be CGRs, and types targeting small objects such as variables and attributes, and refactorings with context-sensitive detection criteria tend to be EPRs. The causes of CGRs and EPRs are analyzed and categorized, and the relationships between the commit messages of CGRs and themselves are also assessed. We found that about 20% of commit messages explicitly suggest the existence of CGRs. We suggest that CGRs and EPRs be valued in refactoring research and that detectors be extended to identify CGRs.
- Abstract（参考訳）: コミット履歴におけるリファクタリングの検出は、コードレビューのコード変更に対する理解を深め、ソフトウェアの進化に関する実証研究に貴重な情報を提供するために不可欠である。
単一のコミットの粒度のリファクタリングを正確に検出する技術が提案されている。
しかし、リファクタリングは、複雑さや他の実践的な開発上の問題のために複数のコミットにまたがって行うことができ、単一のコミットの粒度だけを検出するのに十分ではない。
いくつかのリファクタリングは、粗粒度、すなわち複数のコミットに対して行われた変更、あるいは単一のコミットの粒度でしか検出できないが、粗粒度では検出できない。
このようなリファクタリングを粗粒度リファクタリング(CGR)と短命リファクタリング(EPR)と呼んでいます。
CGR と EPR の特徴と原因について,32 のオープンソース Java プロジェクトの実証研究を通じて検討し,両者が開発中に一般的に発生することを発見した。
さらに、クラスやパッケージの分割やマージに関連するリファクタリングタイプや、継承構造の変更に伴うリファクタリングタイプはCGRであり、変数や属性といった小さなオブジェクトをターゲットにした型や、コンテキストに敏感な検出基準によるリファクタリングはEPRになる傾向にあることがわかった。
CGR と EPR の原因を解析,分類し,CGR のコミットメッセージとそれ自身との関係も評価する。
コミットメッセージの約20%が、CGRの存在を明示的に示唆していることがわかった。
我々は,CGR と EPR はリファクタリング研究において価値があり,検出器は CGR を識別するために拡張されることを示唆する。
関連論文リスト
- On the Influence of Refactoring Types on Merge Effort [70.15634443127651]
我々は64のオープンソースJavaプロジェクトを分析し、特定のタイプとマージ作業の関連性の強さを測定するために関連ルールマイニングを適用した。
以上の結果から, 各種強度とマージ作業が関係していることが示唆された。
並列ブランチ間の共起は、マージの労力の増大と関連している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-15T19:28:01Z) - CodeTaste: Can LLMs Generate Human-Level Code Refactorings? [2.447746234944228]
大規模言語モデル(LLM)コーディングエージェントは、動作するコードを生成することができるが、そのソリューションはしばしば複雑さ、重複、アーキテクチャ上の負債を蓄積する。
人間開発者はこのような問題に対処する: 構造と保守性を改善する行動保存プログラム。
オープンソースリポジトリの大規模マルチファイル変更から抽出したタスクのベンチマークであるCodeTasteを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-04T15:34:18Z) - How do Agents Refactor: An Empirical Study [2.7711196026307476]
Javaにおけるエージェントプルリクエストの最初の分析結果を示す。
タイプを特定し、コミット前後のコードの臭いを検知します。
我々はCursorが、統計的に有意な臭いの増加を示す唯一のモデルであると考えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-28T01:34:15Z) - Multi-Agent Coordinated Rename Refactoring [37.01164379102587]
ソフトウェア開発におけるAIエージェントの主な価値は、開発者の推論能力を拡張する能力にある。
単一のリネームが複数の関連する識別子でコンテキストをトリガーするコーディネートリネームは、頻繁に発生するが困難なタスクである。
我々は、協調的なリネームを自動化する最初のマルチエージェントフレームワークを設計、実装、評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-01T21:29:43Z) - ZeroGR: A Generalizable and Scalable Framework for Zero-Shot Generative Retrieval [125.19156877994612]
生成検索(GR)は、情報検索(IR)を文書識別子(ドシデント)の生成としてフレーミングすることによって再構成する
我々は、自然言語命令を利用して幅広いIRタスクにわたってGRを拡張するゼロショット生成検索フレームワークであるtextscZeroGRを提案する。
具体的には、textscZeroGRは、3つのキーコンポーネントで構成されている: (i)不均一な文書を意味的に意味のあるドシデントに統一するLMベースのドシデントジェネレータ; (ii)自然言語タスク記述から様々なタイプのクエリを生成し、拡張する命令チューニングクエリジェネレータ。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-12T03:04:24Z) - CompassVerifier: A Unified and Robust Verifier for LLMs Evaluation and Outcome Reward [50.97588334916863]
評価と結果報酬のための正確で堅牢な軽量検証モデルであるCompassVerifierを開発した。
数学、知識、多種多様な推論タスクにまたがる多分野の能力を示し、様々な答えの型を処理する能力を示す。
我々は,複数のデータソースから収集したモデル出力からなるVerifierBenchベンチマークを導入し,メタエラーパターンを手動で解析してCompassVerifierを強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-05T17:55:24Z) - Refactoring $\neq$ Bug-Inducing: Improving Defect Prediction with Code Change Tactics Analysis [54.361900378970134]
Just-in-time defect prediction (JIT-DP) は、早期にソフトウェア欠陥を引き起こすコード変更の可能性を予測することを目的としている。
これまでの研究は、その頻度にもかかわらず、評価フェーズと方法論フェーズの両方でコードを無視してきた。
JIT-Defects4Jデータセットのラベリング精度を13.7%向上させるコードと伝播を分類するためのCode chAnge Tactics (CAT)解析を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-25T23:29:25Z) - When Disagreements Elicit Robustness: Investigating Self-Repair Capabilities under LLM Multi-Agent Disagreements [56.29265568399648]
我々は、不一致が早期のコンセンサスを防ぎ、探索されたソリューション空間を拡張することを主張する。
タスククリティカルなステップの相違は、ソリューションパスのトポロジによってコラボレーションを損なう可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-21T02:24:43Z) - CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [49.16989035566899]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。
本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:25:32Z) - State of Refactoring Adoption: Better Understanding Developer Perception
of Refactoring [5.516979718589074]
ソフトウェアライフサイクルにおける開発者の活動の文書化方法について検討する。
このようなアクティビティを自己確認リファクタリング(Self-Affirmed Refactoring, SAR)と呼びます。
本稿では,コミットが開発者関連のイベントを記述しているかどうかを,共通品質改善カテゴリに従って分類するアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T16:38:20Z) - Do code refactorings influence the merge effort? [80.1936417993664]
複数のコントリビュータがソースコードを並行して変更して,新機能の実装やバグの修正,既存のコードの変更などを行っている。
これらの同時変更は、ソースコードの同じバージョンにマージする必要がある。
研究によると、すべてのマージの試みの10～20%が衝突を起こしており、これはプロセスを完了するために手動開発者の介入を必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T13:24:59Z) - How We Refactor and How We Document it? On the Use of Supervised Machine
Learning Algorithms to Classify Refactoring Documentation [25.626914797750487]
リファクタリングは、外部の振る舞いを変えることなく、システムの設計を改善する技術である。
この研究はコミットを、従来のBugFixやFunctionalのカテゴリとともに、内部QA、外部QA、Code Smell Resolutionの3つのカテゴリに分類する。
分類結果をよりよく理解するために、私たちはコミットメッセージを分析して、開発者が定期的に臭いを説明するために使用するパターンを抽出しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T20:33:17Z)
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。