ソフトウェア構造グラフの分散表現に基づくデザインパターン検出の評価

摘要

ソフトウェアに使用されているデザインパターンを検出することができれば、プログラムの機能や目的の理解に役立つ。Nazar らは、Java プログラムのクラスやメソッドを構成するコード特徴量を分散表現し、機械学習によってデザインパターンを検出するモデルを作成した[1]。クラスやメソッドの名称を基にしたこの手法は、平均で適合率74.1%、再現率71.5%と比較的検出精度が高いものの、適切に命名されていない場合には適用できない。