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ICSE 勉強会 Comprehending the Drift I

ICSE 勉強会 Comprehending the Drift I. 筑波大学 北川研 早瀬 康裕. Mining Message Sequence Graphs. Sandeep Kumar, Siau -Cheng Khoo , Abhik Roychoudhury , David Lo. 背景. Dynamic specification mining ： 実行トレース からプログラムの振舞い を 抽出 する研究 オートマトンに基づく記述 [11,23,28] temporal rule に基づく記述 [43,25]

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Presentation Transcript

  1. ICSE 勉強会Comprehending the Drift I 筑波大学 北川研 早瀬 康裕

  2. MiningMessage Sequence Graphs Sandeep Kumar, Siau-Cheng Khoo, AbhikRoychoudhury, David Lo

  3. 背景 • Dynamic specification mining： 実行トレースからプログラムの振舞いを抽出する研究 • オートマトンに基づく記述 [11,23,28] • temporal ruleに基づく記述 [43,25] • どれも，逐次プログラムが対象 • 並列/分散プログラムからの抽出は難しい • 特に，イベントの半順序を発見する所 • 分散システムの記述には Message SequenceCharts (MSCs, ITU勧告) がよく用いられる • シーケンス図にそっくりだが，縦線はプロセスを表す

  4. MSGMiner • 入力: プログラムトレース • 出力:MSG (MSC を頂点とする有向グラフ) • 頂点 (basic MSC) のイベントが全て終了すると，次の頂点に移動する • 手順 • イベント間の半順序関係の抽出 • イベント列 (全順序) から，不要な関係を捨てる • 残す順序関係 • メッセージの送信 <s!r, m> は，対応する受信 <r?s, m> に先立つ • 同一のプロセス内の時系列順序 (2)basic MSC の抽出 • 頻出する部分グラフを抽出する

  5. (3)automata の学習 • sk-strings(既存手法) を使用する (4) 拡張 • broadcast の送受信に対応 • 不要な順序関係を捨てる • oracle (特別な入力列)を与えて，不要な順序を認識させる

  6. Automatically Detecting and Describing High Level Actions within Methods GiriprasadSridhara, Lori Pollock,K. Vijay-Shanker

  7. Motivating example • コード片に対して，アルゴリズムレベルでの説明文を生成する手法を提案 背景技術 3.1 プログラムの自然言語的構文解析 著者らの作った Software Word Usage Model (SWUM) で，プログラム中に出現する単語の関係を取得する． 動詞節，名詞節などが取り出せる． 9 for ( int x = 0 ; x < vAttacks . size() ; x++) { 10 WeaponAttackActionwaa=vAttacks . elementAt(x); 11 float fDanger = getExpectedDamage(g,waa) ; 12if(fDanger> fHighest) { 13fHighest= fDanger; 14waaHighest= waa; 15 } 16 } 17 return waaHighest ; • 以下の組み合わせ • 連続する文から生成 • 制御構造から生成 Get weapon attack action object (in vectorAttacks) with highest expected damage 説明文の生成例 (Listing 1)

  8. 説明文生成の基本 • 3.2 連続する文をまとめる 戦略: よく似た文の連続を，ひとつの処理として説明文を作る • まとめたい例 Listing 3 と，まとめたくない例 Listing 4 アルゴリズム • 上から順に連続する文をチェックし，連結可能な限りつなぐ • 連結可能の基準 • 動詞節が同じ • 名詞節の最後の語 (Head Word) が同じ • (前置詞節もチェックするが省略) • 連結可能な文から，名詞節の共通部分を括り出して複数形にする

  9. 制御構造からの説明文生成 • 3.3 条件文を抽象化する 戦略: 分岐後の文が同じ形なら，まとめて説明文にする • Ｌｉｓｔｉｎｇ　5: 条件節にあるレシーバ型が共通であることを見つけて，文の生成に利用する • Ｌｉｓｔｉｎｇ　6: return を見付ける．その引数が定数なら，条件式内の単語の略語かどうかをチェックする • Ｌｉｓｔｉｎｇ　7: 同じ変数への代入を見付ける • 3.4 ループ中のパターンを見付ける 戦略: 特徴的なループのパターンを見付けて，説明文にする • max-min: 最大値 (最小値) を見付ける処理 • count: 集合型の中の要素数を数える • contains: 条件を満たす要素が含まれているかどうかを検査する • find: 条件を満たす要素を返す • copy: 集合型の(条件を満たす)要素を，別の集合型にコピーする

  10. 5 何に使える? • リファクタリング • 関数・メソッド内部用のコメント生成 • より良いメソッド名の提案 • メソッドのドキュメントコメント(summary comment)生成 (の改善)

  11. Portfolio:FindingRelevantFunctions and Their Usages Collin McMillan, Mark Grechanik, Denys Poshyvanyk, Qing Xie, Chen Fu

  12. mip map dithering texture image graphics Search 意図: mip map 画像を dithering していて，テクスチャに使っている例を探したい (?) • 全ての単語を含む関数はない • 個々の単語を含む関数が，別々に列挙されるだけでは，理解や再利用には不足 開発者に必要なもの • 関連する関数全て • 適切な組み合わせ 関連する関数も含めたコールグラフを見せよう

  13. モデル • 検索対象のデータモデルは，関数間の静的なコールグラフ． • 辺は呼出しの有無のみで引かれる(多重辺，ラベルはなし) • PageRank と，キーワードマッチ(WOS)，Spreading Activation Network(SAN) を組み合わせて評価値を出す • 「SAN」と呼んでいるものの実態 • キーワードマッチの評価値を，コールグラフ上で隣接する頂点に伝播させる • これにより，直接キーワードにマッチしなかった頂点も検索結果として表示される • 検索結果は部分グラフ(+ 含まれる頂点のリスト)

  14. 検索結果の Web UI • 上位にランクされた関数は，コールグラフ上で大きく表示される • リストにマウスカーソルを合わせると，対応するコールグラフの頂点がハイライトされる

  15. 評価実験 • Google Code Search, Koders, Portfolio を被験者実験で評価 • 49人中， Accenture コンサルティング部門の社員が44人(!) • 15種類のタスクのコンセプトを，それぞれ1つのクエリで表現 • 検索結果の上位10件を，4段階で評価 • 結果: Portfolio > Koders > Google

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