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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: TOWARDS CUSTOMIZING SMELL DETECTION AND REFACTORINGS Autor: DANIEL TENORIO MARTINS DE OLIVEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALESSANDRO FABRICIO GARCIA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 56525
Catalogação: 10/12/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56525@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56525@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56525
Resumo:
Título: TOWARDS CUSTOMIZING SMELL DETECTION AND REFACTORINGS Autor: DANIEL TENORIO MARTINS DE OLIVEIRA
Nº do Conteudo: 56525
Catalogação: 10/12/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56525@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56525@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56525
Resumo:
Code smells are poor structures that harm software maintenance. Therefore,
code smells should be detected and removed, through refactoring, early in
the software lifecycle. Refactoring consists of a sequence of code modifications
that aim to improve software maintenance by removing or mitigating
poor code structures. However, the strategies for detecting and refactoring
smells are subjective. Even developers working on the same software may
diverge on their opinions about the existence of a smell. In fact, this divergence
is mostly influenced by the developer s knowledge, including the
system s design and the analyzed source code. As a consequence, the same
divergence affects the application of the corresponding refactorings. Therefore,
there is a need to support the customization of smell detection and
refactoring based on the developer s knowledge. The developer is who, after
all, becomes the decision maker on confirming the harmfulness of a smelly
structure and how to refactor it out. In order to address this issue, we split
our research in 3 steps: (i) how to customize smell detection strategies? (ii)
whether and how often developers customize their refactorings? and (iii)
how to support refactoring customization? In the first step, we evaluated
the use of machine learning techniques for properly customizing smell detection
for each developer. Second, we investigated how developers customize
refactorings by analyzing their code modifications while applying certain
refactoring types. Besides, we also discussed how these customizations are
related to the introduction, removal or mitigation of smells, and whether
they are currently supported by Eclipse, a popular IDE. Third, we proposed
an approach that allows the application of custom refactoring. Our
results indicated that machine learning techniques are able to efficiently capture
the developer s knowledge and achieve high smell detection accuracy.
Also, even though developers frequently customize refactorings, their customizations
are often not supported by Eclipse. To make it worse, complex
customizations, which are manually performed, tend to reduce the positive
effect of the refactoring. Therefore, our contributions serve as a basis for
improving tool support for: (i) customized detection of smells considering
the developer s knowledge, and (ii) application of customized refactoring.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |