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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9KBHCD| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Recommending move method refactorings using dependency sets |
| Autor(es): | Vitor Madureira Sales |
| primer Tutor: | Marco Tulio de Oliveira Valente |
| primer Co-tutor: | Ricardo Terra Nunes Bueno Villela |
| primer miembro del tribunal : | Ricardo Terra Nunes Bueno Villela |
| Segundo miembro del tribunal: | Fernando Jose Castor de Lima Filho |
| Tercer miembro del tribunal: | Fernando Magno Quintao Pereira |
| Resumen: | Métodos implementados em classes incorretas são 'code smells' comuns em sistemas orientados a objetos, especialmente no caso de sistemas mantidos e evoluídos durante anos. Para atenuar esse problema de projeto, esta dissertação de mestrado propõe uma abordagem que recomenda refatorações do tipo Mover Método com base no conjunto de dependências estáticas estabelecidas por um método. Mais especificamente, a abordagem proposta compara a similaridade entre as dependências estabelecidas por um método com as dependências estabelecidas por métodos de possíveis classes de destino. A proposta foi avaliada usando sistemas de uma versão compilada do Qualitas Corpus. Os resultados alcançados fornecem uma precisão média de 60% e um recall médio de 81%. Tais resultados são, respectivamente, 129% e 49% melhores do que aqueles alcançados por JDeodorant, um sistema de recomendação bastante conhecido. |
| Abstract: | Methods implemented in incorrect classes are common bad smells in object-oriented systems, especially in the case of systems maintained and evolved for years. To tackle this design flaw, we propose a novel approach that recommends Move Method refactorings based on the set of static dependencies established by a method. More specifically, our approach compares the similarity of the dependencies established by a source method with the dependencies established by the methods in possible target classes. We evaluated our approach using systems from a compiled version of the Qualitas Corpus. We report that our approach provides an average precision of 60.63% and an average recall of 81.07%. Such results are, respectively, 129% and 49% better than the results achieved by JDeodorant, a well-known move method recommendation system. |
| Asunto: | Sistemas de recomendação Computação Engenharia de software |
| Idioma: | Inglês |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Institución: | UFMG |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9KBHCD |
| Fecha del documento: | 12-mar-2014 |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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