機械学習を用いたコードクローンの危険予測手法

摘要

一般的に，コードクローンは，ソフトウェアの保守性を低下させる原因になるとされている．一方で，すべてのコードクローンがソフトウェアの保守性に悪影響を与えるとは限らない．そこで本研究では，機械学習を用いてソースコード中に存在するコードクローンの危険予測を自動的に行う手法を提案する．提案手法では，過去に存在したコードクローンの特徴を，そのコードクローンが危険かどうかという情報とともに学習する．そして，そのデータをもとに，現在ソースコード中に存在するコードクローンの危険予測を行う．また，本研究では，提案手法よるコードクローンの危険予測の精度を評価するために，2つのオープンソースプロジェクトを対象とした評価実験を行った．その結果，1つのプロジェクトについては，高い精度で危険なコードクローンを予測できていることを確認した．