基于支持向量機的克隆代碼有害性評價方法研究.pdf

1、克隆代碼(又稱重復代碼)一直以來都是軟件工程領(lǐng)域里的熱門研究問題。傳統(tǒng)觀點將視角局限在軟件單一版本中,認為克隆代碼對程序是有害的,應及時檢測并予以重構(gòu)。然而近幾年來的最新研究發(fā)現(xiàn),克隆代碼并不一定是有害的——在代碼進化過程中,一些克隆代碼生命周期很短,另一些始終無變化的克隆代碼具有較強的健壯性,一味地對其進行重構(gòu)得不償失。因此,綜合考慮系統(tǒng)穩(wěn)定性、維護成本、重構(gòu)難度等多方面因素對克隆代碼進行有害性評價顯得十分必要。但遺憾的是,到目前為止

2、,對這個問題的研究很少。
　　為了有效解決克隆代碼有害性評價的問題,本文提出了基于支持向量機的靜態(tài)度量與進化度量相結(jié)合的有害性評價方法。本文方法參考軟件缺陷預測領(lǐng)域里的相關(guān)研究方法,將克隆代碼有害性評價看作是機器學習中的有監(jiān)督分類問題,首先提出一種克隆代碼有害性標準的定義與對應的樣本標注方法,接著結(jié)合軟件缺陷預測與克隆代碼進化相關(guān)領(lǐng)域的最新研究,提出了兩組軟件度量——靜態(tài)度量和進化度量來表征克隆代碼的信息,并建立了以支持向量機為核

3、心算法的評價模型。最后使用該模型對完成標注與度量提取的克隆代碼樣本進行訓練與測試,經(jīng)過交叉驗證、參數(shù)優(yōu)化等過程,完成了本文克隆代碼有害性評價模型的建立工作。
　　最后,為了驗證該克隆代碼有害性評價模型的有效性與適用性,本文選擇3種編程語言6種類型的開源軟件作為研究對象進行了實驗與測試。實驗結(jié)果表明本文提出的評價方法具有較好的適用性與較高的準確率,是克隆代碼有害性評價研究的一次很有意義的嘗試。另外,結(jié)合實驗結(jié)果的各度量影響分析也為今