複数プロジェクトにおけるソースコード特徴量の類似性に基づく規約違反ソースコード予測

抄録

複数の開発者が参画するソフトウェア開発では．静的解析ツールを用いてコーディング規約に違反しているソースコードを検出し，修正に取り組む．しかし，静的解析ツールは大量の規約違反を出力し，その大半が開発者に修正されていない．本研究では，複数プロジェクトの開発履歴を用いて，複数プロジェクトにおける規約違反したソースコードの特徴に基づきクラスタリングすることによって規約違反を修正する特徴が類似するモデルを構築し，予測精度を分析する．ケーススタディとして，Python言語で記述されたオープンソースソフトウェア10プロジェクトを対象に予測モデルを構築し予測性能を評価した．