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Analysis for Evolution

セッション K. Analysis for Evolution. 阪大 井上研 神田 哲也・石尾 隆. 論文 K1. A utomated Analysis of CSS Rules to Support Style Maintenance. Ali Mesbah and Shabnam Mirshokraie. 概要. Cascading Style Sheets(CSS) 中の不要な記述を特定する 不要な 記述： CSS 適用先のドキュメントに記述に対応する要素がない、 対応する要素はあるが他の記述が優先される 不要 な記述の問題点：

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Presentation Transcript

  1. セッションK Analysis forEvolution 阪大 井上研 神田 哲也・石尾 隆

  2. 論文K1 Automated Analysis of CSS Rules to Support Style Maintenance Ali Mesbah and ShabnamMirshokraie

  3. 概要 • Cascading Style Sheets(CSS)中の不要な記述を特定する • 不要な記述：CSS適用先のドキュメントに記述に対応する要素がない、対応する要素はあるが他の記述が優先される • 不要な記述の問題点： • 通信路やメモリの容量圧迫 • ブラウザへの負荷 • 可読性の低下 • これまでのCSSに関する解析は静的解析が主 • 精度もあまりよくない • 動的解析を使う

  4. CSSの適用例 • CSS:HTML要素の表示に関する指示 • 継承、波及、セレクタの詳細度など数々の特徴 • Document Object Model（DOM） • 実行時のHTMLを表す標準的なオブジェクトモデル • CSSの適用先 DOM <HTML> <HEAD> <LINK href="example.css" rel="stylesheet“ type="text/css" /> </HEAD> <BODY> <P id='news' style='font:normal'>World <SPAN class='sports'>Sports news</SPAN> </ P> <DIV class='sport'>Football</DIV> </BODY> </HTML> CSS ↓セレクタ　　　　↓プロパティ #news { background-color: silver;font: italic; color: black; } .sports { color: blue; text-decoration: underline; } H3 , H4 { font−family : sans−serif; } .latest { color: green;} #news span{ color: red; } P.Select{ font−size: medium; } <HTML> <HEAD> <LINK href="example.css" rel="stylesheet“ type="text/css" /> </HEAD> <BODY> <P id=‘news’ style='font:normal'>World <SPAN class = 'latest'>latest news</SPAN> </P> </BODY> </HTML> 例：赤のプロパティのみが右の2つのDOMで有効になっている

  5. CSSとDOMの関係 • Matched Selector：CSSセレクタに対応するDOM要素が存在する • Unmatched：対応するDOM要素が存在しないので不要 • Effective Selector：CSSセレクタが実際に適用されるDOM要素が存在する • Ineffective：ほかのセレクタの優先度が高いため適用されないので不要 • 個々のプロパティについても同様に考えることができる • Unused = Unmatched+ Ineffective • Defined Class Values：DOM要素のクラスに対応するCSSセレクタが存在する • Undefined：JavaScriptなど他の目的で利用される場合を除き不要

  6. 評価実験 • 対象：15のウェブベースシステム • ２つはオープンソース • ７つはYahoo!のランダムリンクから • さらに６つのウェブサイトを追加 • 正解集合はCSSルールのうちランダムに選んだ max(全体の2割,20個)を手動で分析して決定 • 結果 • Recallは100%,F値90～100% • 比較対象の2ツールはRecallが65～100%、F値40～90% • 平均59.47%の未使用CSSセレクタ、52.07%のプロパティを検出 • Unusedなセレクタのうち71.4%がIneffective

  7. 論文K2 Graph-Based Analysis andPrediction for Software Evolution Pamela Bhattacharya, MariosIliofotou, IulianNeamtiu and MichalisFaloutsos

  8. 論文の概要 • 長期間開発されているシステムを対象として，グラフに関するメトリクスの有効性を調査した • 調査対象 • C/C++ (10システム): Firefox, Blender, VLC, MySQL, Samba, Bind, Sendmail, OpenSSH, SQLite, Vsftpd • Java (1システム): Eclipse • 9年以上開発が続いているもの • 調査方法 • 関数のコールグラフ，モジュール間の参照グラフを使って３つの調査 • 開発者間の関係グラフ2種を使って１つの調査 • 調査ごとに，使用したグラフ・メトリクス・システムは異なることに注意 • グラフに関するメトリクスを多数のバージョンについて調査したことが新規性

  9. 論文で報告されている内容 • グラフに関するメトリクスの用途を４つ示した • 関数のコールグラフに関するメトリクスは，ソフトウェアが違っても似たような値の変動をする(4章) • メトリクスの突然の変化は，システム構造の大きな変化に対応する • 関数・モジュールは，多くの関数・モジュールから参照されているものほど，そこで発生したバグの Severity が高い (5章) • モジュール性を表現する ModularityRatioメトリクスが高いほど，そのモジュールの Maintenance Effort は小さい (6章) • 開発者間でのバグ対応の協力関係グラフ（１年単位）が変化するほど，そのシステムはバグが多い (7章)

  10. 関数・モジュールに関するグラフ 一般的に使われている定義と同様 • 関数のコールグラフ • 関数をノードとする有向グラフ • 関数 f1, f2 について，f1 が f2 を呼び出しているとき辺 f1  f2 を持つ • Dynamic Dispatch は すべての可能性を考慮 • モジュール間の参照関グラフ • モジュールをノードとする有向グラフ • モジュール A, B について，A の関数が B の関数を呼び出している，もしくは， A の関数が B の変数にアクセスしているとき，辺 AB を持つ

  11. グラフに対するメトリクス ソフトウェアごとにあまり違いはない（進化には共通性がある）． 値の大きな変化から，構造の変化が検知できると述べている． • Average clustering coefficient • ある頂点 u に接続されている頂点が，互いに接続されている確率（密結合なグラフで値が高い） • Graph diameter • グラフの任意の２頂点間での最短経路長の最大値 • Assortativity • 各辺が接続している２頂点が同じぐらいの次数を持っているかどうかを判定する値 • Number of nodes in cycles • グラフ内で，有向辺で循環的に接続された頂点の数

  12. 頂点に対するメトリクス • Node Rank • Page Rank 系メトリクス．多数のノードから直接・間接的に参照されているノードほど値が高い • Bug Severity と相関あり（値が高いノードほど，Bug Severity が高い） • Modularity Ratio • モジュール間よりもモジュール内の呼び出し・変数アクセスが多いほど値が高い • 値が高いノードほど，Maintenance Effort （リリースごとの「コミット回数÷編集行数」）が低い 収束するまで反復計算. 総和が 1 になるよう正規化

  13. 開発者間のグラフに関する調査 • 開発者を頂点とするグラフ2種を定義 • 同じチームで仕事をしていると生産性が高くなると仮定 • グラフの変化量と，バグの個数を調べた • Bug-tossing collaboration: 開発者Aが担当していたバグが（Aには解決できなかったので）開発者 B に割り当てられたとき A  B • File-based collaboration: 開発者 A と B が同じファイルを編集していれば A—B (無向辺) • 1年ずつの活動に対して作った Bug-tossing グラフのEdit distance (変化量)が大きいほど，バグ数が多い • File-based collaboration では相関が認められなかった

  14. 論文K3 Integrated Impact Analysis for Managing Software Changes MalconGethers, BogdanDit, HuzefaKagdi, Denys Poshyvanyk

  15. 論文の概要 • 「追加情報があれば使う」 Impact Analysis の提案 本論文でのImpact Analysis とは： Change Request に対して，変更する必要があるすべてのメソッドを特定すること Impact Analysis: CR  a set of methods • 著者らが従来行ってきた FeatureLocation は，ある機能に対応するソースコード位置を特定する技術． • Feature Location した範囲を基点に Impact Analysis を実行する，と別論文で述べられている • 要素技術としては，これまでの Feature Location 技術を少し改変したもの • 再テストが必要な範囲を特定する技術ではない • 単純な IR 手法と比較して，追加情報による出力の改善度合いを示した

  16. Impact Analysis の計算手順 (1/2) • 基本形 (IRCR)： LSI を使用した文書類似度の計算 • メソッド単位を文書として tf-idfの単語出現頻度行列を作成 • 予約語除去，長い識別子の単語への分解，動詞の原型への変換 • LSI を適用 • Change Request を文書とみなした場合の，各メソッドとのコサイン尺度を計算し，類似度の高い順でランキングを作る • 実行履歴が存在する場合 (IRCRDynCR) • Change Request に書かれている機能実行手順を使ってプログラムを実行し，実行されたメソッド情報を記録 • IRCRのランキングから，実行されてないメソッドを取り除く

  17. Impact Analysis の計算手順 (2/2) • バージョン管理システムに履歴が存在しており，かつ，１つのメソッドが「正解」と判明している場合（IRCRHistseed） • 編集内容が同時にコミットされているメソッドを Itemset Mining で探索 • あるメソッドが編集されたら他のメソッドも編集されている，という Association Rules へと変換 • 開発者がどうにかして（Feature Locationなどで）選んだ「正解」メソッドを基点に，適用可能な Association Rules の強い順にメソッドをランキング • 同時に変更される可能性が高いものほど上位 • IRCRのランキング上位 N/2 件とHistseedの上位 N/2 件を足して N個のランキングを作る • N個に達するまで，２つのランキングから交互に追加候補を取り込む • ３種の組み合わせ IRCRDynCRHistseed • IRCRHistseed の最後のステップで使うランキングを IRCRからIRCRDynCRに変更

  18. 評価実験 • ４つの Java システムを対象: ArgoUML, JabRef, jEdit, muCommander • Change Request 対応のコミットで変更されたメソッドを特定できるか実験 • １つの CR に対応する「正解」メソッド数は，中央値で5個，第3四分位点で12個 • IRCRのみと，他の手法との組み合わせを評価 • 上位40件抽出で Precision 4-7%, Recall 18-75% • Feature Location での類似の実験に比べるとかなり悪い • 「正解」メソッド数が小さいので，Precision は悪くなりがち • DynCRが recall/precision 両方を向上させる • Histseed は recall のみ統計的に有意に向上（ArgoUMLでは precision もかなり向上） • 論文で不明瞭な点： Histseedにおける「正解１つ」の選び方が不明 • 途中の具体例だけからみると，IRCR のランキングとは無関係の様子 • 「正解を指定する」こと自体の recall/precision への影響が不明瞭

  19. 論文K4 Detecting and Visualizing Inter-worksheet Smells in Spreadsheets FelienneHermans, Martin Pinzger and Arie van Deursen

  20. 論文の概要 • 業務に使う表計算のスプレッドシートから，まずい設計（Smells）を見つける • 数式によるデータの参照を，ソースコードの依存関係に見立てて， Code Smells の定義を持ち込んだ • Smells の条件をメトリクスで定義した • ICSE2011 で提案したデータフロー可視化手法に，Smells の情報を追加して提供するツールを構築した • ケーススタディによって，Smells の指摘が利用者に有用であることを示した

  21. 用語 • スプレッドシート • 表計算ソフトで保存されるファイル単位．複数のワークシートを含む． • ワークシート • 行・列に並んだセルによって構成されるシート． • セル • 「数式」を使って他のセルの値から数値を計算することができる． • Connection • セルの組 (A, B) で表現．セル A が， B の内容を参照する式を持つことを意味する． • 主にこれを使ってメトリクスを定義．

  22. 定義した Smells • Inappropriate Intimacy • スプレッドシート内部で，ワークシート間の Connection が多いようなワークシートの組がある． • Feature Envy • ある１つのセルが，他のワークシートの多数のセルを参照している． • Middle Man • ワークシート内で，セルの値を “=” によって中継している経路が多い． • Shotgun Surgery • Formulas: 1つのワークシートの内容が，他のワークシートの多数のセルに参照されている． • Worksheets: 1つのワークシートの内容が，多数のワークシートに参照されている．

  23. メトリクスによる Smells の検出 • 各 Smells は，問題となる参照関係などが「多い」ことが条件 • カウント条件をそれぞれ定義し，メトリクス値でソートしたときの上位 10～30% を Smells 検出の閾値とする • メトリクスはセル単位，ワークシート単位で定義．検出結果はスプレッドシート単位で集計． • Euses corpus からの検出結果(上位10%の場合) • Feature Envy (5.8%) • Inappropriate Intimacy (4.2%) • Middle Man (4.0%) • Shotgun Surgery (1.5%)

  24. ケーススタディ • 方法 • 資産管理会社のアナリストが使っているプレッドシート10個 • うち7個から検出されたSmellsを利用者に確認してもらった • 結果： • ワークシート間の参照関係が複雑である (Feature Envy などが多い) のは，作成した人にメンタルモデルがないから • ワークシート間の関係が整理されていない • あとから見て「なぜこうしたのか」思い出せない・記録していない • Smells には対応を行ったほうがよいという回答が得られた • Smells の自動検出が，きちんと問題点を指摘している • Feature Envy だけは，「データ保存用シート」「計算用シート」という２つの役割になっている場合があった

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