1 - Software Engineering Laboratory

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スライスに基づく凝集度を用いたメソッド 抽出支援手法の実験的評価 ○山口 佳久

1

，吉田 則裕

2

，後藤 祥

1

，井上 克郎

1 1 大阪大学 2 奈良先端科学技術大学院大学

Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University 1

研究概要 メソッド抽出リファクタリング支援手法が有効かを調 査するための基準を提案 オープンソースソフトウェア上でメソッド抽出が行われ た範囲を特定する基準を提案 メソッド抽出が行われた範囲と，支援手法を適用し て得られるメソッド抽出候補を比較

2 Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University

リファクタリング 外部から見た動作を保ったまま，内部構造を整 理する作業 メソッド抽出リファクタリング

複数の機能を持つ長いメソッドの一部を，メソッドとし て抽出する作業 保守性の向上 メソッド抽出

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メソッド抽出リファクタリングの難しさ メソッド抽出する範囲をどのように定めるか？

public String statement(){ Enumeration rentals = _rentals.elements(); int renterPoints = 0; While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; } double totalAmount = 0; String result = "Rental Record\n"; While (rentals.hasMoreElements()){ Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); double thisAmount = each.getCharge(); result = result + each.getMovie().getTitle() + "\t" + String.valueOf(this) + "\n"; totalAmount = totalAmount + thisAmount; ・・・ メソッド抽出候補１ メソッド抽出候補 メソッド抽出候補 どこを 1 3( 2( ( 繰り返し処理 初期化 初期化 + ) ) 繰り返し処理 つの処理として捉えるか ??

非熟練者は判断することが困難 )

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既存研究におけるメソッド抽出支援 メソッド抽出リファクタリングのための凝集度メトリクスを 提案 [1]

凝集度 ソースコードの機能的なまとまり度合いを表す指標 3 つの凝集度メトリクスを使用 FTightness FCoverage 協調度 : 大 FOverlap 協調度 : 小 [1] 後藤ら,”差分を含む類似メソッドの集約支援ツール” ,情報処理学会論文誌,vol. 54,No.2, 2013.

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プログラムスライスを用いた凝集度メトリクス

1 2 3 4 5 6 7 8 9 } int permutation(int a, int b) { int i; int result = 1; for (i = 0; i < b; i++) { result = result * a; a = a – 1; } return result; すべてのスライスの 積集合 SL

a

SL

b

SL

result

SL

int

| | | | | | | | | | | | | | | |

6 Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University

プログラムスライスを用いた凝集度メトリクス

1 2 3 4 5 6 7 8 9 } int permutation(int a, int b) { int i; int result = 1; for (i = 0; i < b; i++) { result = result * a; a = a – 1; } return result; SL

a

SL

b

SL

result

SL

int

| | | | | | | | | | | | | | | | 1

FTightness

1 ( 𝑉 スライスの積集合に含まれる文の数 ( メソッドの文の数 ) ) 𝑉 : スライスの数

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凝集度を使用したメソッド抽出リファクタリング 凝集度の高いコード片の抽出を推薦する

public String statement(){ Enumeration rentals = _rentals.elements(); int renterPoints = 0; While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); FTightness 高 if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else FTightness 高 FOverlap 高 rentalPoints++; } double totalAmount = 0; String result = "Rental Record\n"; While (rentals.hasMoreElements()){ Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); double thisAmount = each.getCharge(); result = result + each.getMovie().getTitle() + "\t" + String.valueOf(this) + "\n"; totalAmount = totalAmount + thisAmount; ・・・

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問題提起 メソッド抽出リファクタリングにおける，凝集度メトリク スの定量的な評価尺度が提案されていない

どのメトリクスを用いるべきか判断が困難

メトリクスの閾値を決定するのが困難

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研究目的 評価方法を定める 提案する評価方法と評価基準を，リファクタリング事 例に適用

オープンソースソフトウェアからリファクタリング事例を収集 収集した事例を 有用なメソッド抽出リファクタリング として 適合率と再現率を計測

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アプローチ 凝集度メトリクスに対する適合率及び再現率の定 義

適合率 : 推薦されたコード片における，有用なメソッド抽 出候補の割合 再現率：有用なメソッド抽出リファクタリングにおける，推 薦された有用なメソッド抽出候補の割合 推薦されたコード片の集合 有用なメソッド抽出リファクタリングの集合 推薦された有用なメソッド抽出候補の集合

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アプローチ 凝集度メトリクスに対する適合率及び再現率の定 義

適合率 : 推薦されたコード片における，有用なメソッド抽 出候補の割合 再現率：有用なメソッド抽出リファクタリングにおける，推 薦された有用なメソッド抽出候補の割合 推薦されたコード片の集合 有用なメソッド抽出リファクタリングの集合 推薦された有用なメソッド抽出候補の集合

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アプローチ 有用なメソッド抽出リファクタリング基準の提案

行の削除，追加が行われたメソッドと新規に追加されたメ ソッドの類似度を定義

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提案する評価手法の手順 手順 1 ：コード片間の一致率の計測 手順 2 ：適合率と再現率の計測

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手順 1 ：コード片間の一致率の計測 メソッド抽出範囲間の重複度合い

CF1 と CF2 の和集合 行数 :9 推薦されたコード片 (CF1) CF1 と CF2 の積集合 行数 :6 有用なメソッド抽出 リファクタリング (CF2) Iterator it2 = c.getAddressIterator(); while (it2.hasNext()) { AddressModel model = (AddressModel) it2.next(); Address adr = new AddressImpl(); adr.setCity(model.getCity()); adr.setPostalCode(model.getZipPostalCode()); adr.setPostBox(model.getPoBox()); adr.setRegion(model.getStateProvinceCounty()); adr.setStreet(model.getStreet()); adr.setLabel(model.getLabel()); exportContact.addAddress(adr); } コード片間の一致率 = 𝐶𝐹1 と 𝐶𝐹2 の積集合 𝐶𝐹1 と 𝐶𝐹2 の和集合 = 2 3

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手順 2 ：適合率と再現率の計測

適合率の計測 有用なメソッド抽出候補 0.7

3 一致率 0.6

1 0.8

2 0.7

3 0.3

4 0.4

5 推薦されたコード片

適合率 = 有用なメソッド抽出候補の数

2

推薦されたコード片の数

= 5

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手順 2 ：適合率と再現率の計測

再現率の計測 リファクタリング 1 0.7

1 0.1

1 0.8

1 リファクタリング 2 0.7

2 0.3

2 推薦されたコード片 リファクタリング 3 0.1

3 0.2

3 0.3

3 0.7

3 一致率 1 2 3 1

再現率

: 有用なメソッド抽出リファクタリング

= 推薦された有用なメソッド抽出リファクタリングの数

2

有用なメソッド抽出リファクタリングの数

= 3

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実験手順 手順１：メソッド抽出が行われる前のソースコードに， 支援手法を適用 手順２：得られたメソッド抽出候補と，メソッド抽出 事例を比較

提案した評価基準を用いて比較 変化させる値 凝集度をフィルタリングする閾値 メソッド抽出事例の類似度

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正解集合の収集方法

public String statement(){ Enumeration rentals = _rentals.elements(); int renterPoints = 0; While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; } double totalAmount = 0; String result = "Rental Record\n"; While (rentals.hasMoreElements()){ Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); double thisAmount = each.getCharge(); result = result + each.getMovie().getTitle() + "\t" + String.valueOf(this) + "\n"; totalAmount = totalAmount + thisAmount; ・・・ public String statement(){ Enumeration rentals = _rentals.elements(); rentalPoints = getRentalPoints(); double totalAmount = 0; String result = "Rental Record\n"; While (rentals.hasMoreElements()){ Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); double thisAmount = each.getCharge(); result = result + each.getMovie().getTitle() + "\t" + String.valueOf(this) + "\n"; totalAmount = totalAmount + thisAmount; ・・・ protected int getRenterPoints(){ int renterPoints = 0; Enumeration rentals = _rentals.elements(); While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; } return renterPoints;

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}

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正解集合の収集方法

} Enumeration rentals = _rentals.elements(); int renterPoints = 0; While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; int renterPoints = 0; Enumeration rentals = _rentals.elements(); While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; } return renterPoints;

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正解集合の収集方法

} Enumeration rentals = _rentals.elements(); int renterPoints = 0; While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; int renterPoints = 0; Enumeration rentals = _rentals.elements(); While (rentals.hasMoreElements()) { Rental each = (Rental)rentals.nextElement(); if (each.getMovie().getPriceCode() == Movie.NEW_RELEASE) rentalPoints = renterPoints + 2; else rentalPoints++; } return renterPoints; Enumeration rentals rentals = = _rentals.elements() _rentals.elements(); … Int renterPoints rentarPoints = = 0 0; … 共通部分の割合を求める

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実験対象

jEdit プロジェクト プロジェクト概要 種類：テキストエディタ 開発期間 :2002 年 4 月 12 日～ 2012 年 1 月 30 日 LOC:177,945 類似度 1.0

0.9

以上 1.0

未満 0.8

以上 0.9

未満 0.7

以上 0.8

未満 0.6

以上 0.7

未満 メソッド数 8 6 7 11 11

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FOverlap メトリクスの適合率・再現率

FOverlap

1 0,9 0,8 0,7 0,6

Precision(

■

) Recall(

▲

)

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 0,2 0,4 0,6 凝集度をフィルタリングする閾値 0,8 1 FOverlap メトリクスは，閾値が 0 や 0.9

の時，適合率が高くなる傾向にある .

再現率は高い値を維持している

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FCoverage の適合率・再現率

FCoverage

1 0,9 0,8 0,7 0,6

Precision(

■

) Recall(

▲

)

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 1 0,2 0,4 0,6 凝集度をフィルタリングする閾値 0,8 FCoverage メトリクスは，閾値が 0.3

のとき適合率が最も高い

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FTightness メトリクスの適合率・再現率

FTightness

1 0,9 0,8 0,7 0,6

Precision(

■

) Recall(

▲

)

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 1 0,2 0,4 0,6 凝集度をフィルタリングする閾値 0,8 FTightness は閾値を定めるとよい結果が 得られるなどの特徴を得られなかった．

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類似度別 FOverlap の再現率

類似度別

FOVERLAP

の

RECALL

0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 0 , 2 0 , 4 0 , 6 0 , 8 凝集度をフィルタリングする閾値 1 類似度 1.0

類似度 0.9

以上 類似度 0.8

以上 類似度 0.7

以上 類似度 0.6

以上 類似度が低いほど FOverlap メトリクスの再現率は高くなる

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結果

FCoverage 凝集度をフィルタリングする閾値を特定することができれ ば，よい結果が得られる FOverlap 凝集度をフィルタリングする閾値を 0 ， 0.9

にすれば，よい 結果が得られる 類似度を低くすれば，よい結果が得られる FTightness よい結果が得られなかった FCoverage ， Foverlap が有用な結果が得られることがわ かった

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まとめ メソッド抽出リファクタリングにおける，凝集度メトリク スの評価方法の提案 メソッド抽出リファクタリング事例の選出 提案する評価方法をリファクタリング事例に適用

FCoverage メトリクス及び FOverlap メトリクスが有用な ことを示す事例を確認できた

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今後の課題 大規模ソフトウェアにおけるリファクタリング事例への 適用 凝集度メトリクスの値と保守コストの関係性の調査 正解集合の改良

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