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Read Papers†
Using Software Birthmarks to Identify Similar Classes and Major Functionalities†
- Author : Takeshi Kakimoto, Akito Monden, Yasutaka Kamei, Haruaki Tamada, Masateru Tsunoda, Ken-ichi Matsumoto
- Source : MSR '06 Proceedings pp.171-172
- Publication Date : 2006/05/22
- Read Date : 2016/06/02
- Overview :
使用クラスに基づくソフトウェアの機能面からの分類†
- Author : 牛窓 朋義, 門田 暁人, 玉田 春昭, 松本 健一
- Source : 電子情報通信学会技術研究報告. SS, ソフトウェアサイエンス 109(170), pp.31-36
- Publication Date : 2009/07/30
- Read Date : 2016/05/27
- Overview :
API呼び出し列の差分を利用したAndroidアプリケーション比較ツールの試作†
- Author : 神田 哲也
- Source : 大阪大学 基礎工学部 情報科学科 特別研究報告
- Publication Date : 2011/02/16
- Read Date : 2016/05/26
- Overview :
Automatic Patch Generation Learned from Human-Written Patches†
- Author : Dongsun Kim, Jaechang Nam, Daewoo Song, Sunghun Kim
- Source : ICSE '13 Proceedings, pp.802-811
- Publication Date : 2013/05/18
- Read Date : 2016/05/17
- Overview :
- 実際に人間が作成した修正パッチからよくある修正パターンを見つけ、それを用いて修正パッチを自動で生成する手法PARを提案する。
- PARは119個中27個の修正パッチを生成できた（Genprogは16個）。
- PARの方が、GenProgよりも受け入れられやすい修正パッチを生成できた。
- （追記）この論文に対する批判もあるようです
機械学習を用いたコードクローンの危険予測手法†
- Author : 今里 文香, 堀田 圭佑, 肥後 芳樹, 楠本 真二
- Source : 研究報告ソフトウェア工学（SE） 2014-SE-185(21), pp.1-6
- Publication Date : 2014/07/02
- Read Date : 2016/04/01
- Overview :
- バグを起こしたことのあるコードクローンの系譜とそうでない系譜のコードの特徴（傾向）を学習し、現在のコードに存在するコードクローンの危険を予測する。
- 多くの既存手法が学習と予測のどちらにもソフトウェア開発履歴（系譜）を使うのに対して、提案手法は予測時にはソフトウェア開発履歴が不要なので、より高速に予測できる。
- 30種類の特徴量を使ったとしているが、詳細は不明。今後、特徴量の取捨選択が必要とも考察している。
Title†
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