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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Recommending move method refactorings using dependency sets
Autor(es): Vitor Madureira Sales
Primeiro Orientador: Marco Tulio de Oliveira Valente
Primeiro Coorientador: Ricardo Terra Nunes Bueno Villela
Primeiro membro da banca : Ricardo Terra Nunes Bueno Villela
Segundo membro da banca: Fernando Jose Castor de Lima Filho
Terceiro membro da banca: Fernando Magno Quintao Pereira
Resumo: 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.
Assunto: Sistemas de recomendação
Computação
Engenharia de software
Idioma: Inglês
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9KBHCD
Data do documento: 12-Mar-2014
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