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dc.contributor.advisor1Marco Tulio de Oliveira Valentept_BR
dc.contributor.advisor-co1Ricardo Terra Nunes Bueno Villelapt_BR
dc.contributor.referee1Ricardo Terra Nunes Bueno Villelapt_BR
dc.contributor.referee2Fernando Jose Castor de Lima Filhopt_BR
dc.contributor.referee3Fernando Magno Quintao Pereirapt_BR
dc.creatorVitor Madureira Salespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-11T02:45:50Z-
dc.date.available2019-08-11T02:45:50Z-
dc.date.issued2014-03-12pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/ESBF-9KBHCD-
dc.description.abstractMethods 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.pt_BR
dc.description.resumoMétodos 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.pt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDependency setspt_BR
dc.subjectRecommendation systemspt_BR
dc.subjectMove method refactoringspt_BR
dc.subject.otherSistemas de recomendaçãopt_BR
dc.subject.otherComputaçãopt_BR
dc.subject.otherEngenharia de softwarept_BR
dc.titleRecommending move method refactorings using dependency setspt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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