基于潜在语义分析的Large Class检测

作     者：马赛 董东 MA Sai;DONG Dong

作者机构：河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 

基　　金：河北省自然科学基金(F2013205192)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2017年第44卷第S1期

页      码：495-498页

摘      要：Large Class(上帝类)是面向对象设计中的一种设计瑕疵。为了弥补传统Large Class检测中使用面向代码结构度量的不足,提出基于潜在语义分析的平均概念相似性度量。根据源代码中提取的标识符和注释形成词-文档矩阵,在潜在语义空间下计算方法间的相似度,进而得到类的平均概念相似性;并将概念性度量与代码圈复杂度结合以对Large Class进行识别。在开源的Code Smell检测数据集Landfill上进行实验,结果表明,与传统上使用结构信息对Large Class进行检测相比,使用该方法时检测的准确率和召回率均得到了一定提升。

主 题 词：Large Class 潜在语义分析 代码瑕疵 圈复杂度 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203233335...