プロセスメトリクスを用いたメソッド抽出事例の調査と予測モデルの構築

摘要

メソッド抽出は，既存のメソッドの一部を新規メソッドとして抽出するリファクタリング手法のーつであり，実施される回数が多いことも知られている．メソッド抽出を支援するためには，開発者がどのようなメソッドを抽出の対象としているかを調査する必要がある．本研究では，未だ定量的な調査が実施されていない，ソフトウェアの開発履歴から計測されるプロセスメトリクスとメソッド抽出の関係を調査した．調査の結果，いくつかのプロセスメトリクスとメソッド抽出の実施に相関がみられた．また，調査によって有効性が確認されたプロセスメトリクスを利用して，メソッド抽出の候補となるメソッドを推薦する機械学習モデルを構築し，その精度を評価した．実験の結果，プロダクトメトリクスとプロセスメトリクスの両方を利用した推薦モデルが，F値で0.827と最も高い精度を示した．