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dc.contributor.authorHaas, Roman
dc.contributor.authorHummel, Benjamin
dc.date.accessioned2023-03-08T14:17:22Z
dc.date.available2023-03-08T14:17:22Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.issn0720-8928
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40699
dc.description.abstractDas Extract Method Refactoring ist eine gebräuchliche Art, zu lange Methoden im Code zu kurzen. Bevor aber Tool-Support fur das Refactoring genutzt werden kann, mussen Entwickler zunäachst geeignete Codezeilen identifizieren – ein zeitintensives und fehleranfälliges Unterfangen. Dieses Paper präsentiert einen Ansatz, der automatisch Vorschläge fur Extract Method Refactorings generiert. Dazu werden zunächst alle gültigen Extract Method Refactorings berechnet und anschließend diejenigen vorgeschlagen, die die Komplexität des Codes am meisten verringern. Der Ansatz beruht auf einer Scoring-Funktion, deren Gewichtung durch Learning-to-Rank-Verfahren bestimmt wurde. Wir stellen in diesem Paper auch die wichtigsten Ergebnisse aus den Learning-to-Rank-Verfahren anhand von drei Forschungsfragen vor.de
dc.language.isode
dc.publisherGeselllschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofSoftwaretechnik-Trends Band 36, Heft 3
dc.titleExtract Method Refactoring-Vorschläge automatisch ableitende
dc.typeJournal Articles
dc.pubPlaceBonn
mci.conference.sessiontitleBerichte aus den Fachgruppen und Arbeitskreisen


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