Tack vare de ökande kraven på programvara och programvarufunktionerna fortsätter moderna mjukvarusystem att växa i storlek och komplexitet. Hitta källkod enheter som krävs för att genomföra en funktion i miljontals rader av kod är arbete och kostnadsintensiv för utvecklare. I detta syfte har flera studier föreslagit användning av informationsinsamling (IR) för att rangordna källkodsenheter på grundval av deras textlika likhet med en emissionsrapport. De rangordnade källkodsenheterna kan vara på en klass- eller funktionsgranularitetsnivå. Källkod enheter på klass-nivå är vanligtvis stora i storlek och kan innehålla en hel del funktioner som inte implementeras för funktionen. Därför antar vi att tekniken för positionering av funktioner på klassnivå kräver mer ansträngning än tekniken för positionering av funktioner på funktionsnivå. I detta dokument undersöker vi hur granularitetsnivåer påverkar en funktionslokaliseringsteknik. Vi lade också fram en ny utvärderingsmetod med hjälp av ansträngningsbaserad utvärdering. Resultaten visade att funktions-nivå funktionen plats teknik överträffar klass-nivå funktionen plats teknik. Dessutom krävdes det 7 gånger mindre ansträngning för positionsteknik på funktionsnivå för att lokalisera den första relevanta källkodsenheten. Därför drar vi slutsatsen att funktionen lokaliseringsteknik på funktionsnivå av programelement är effektiv i praktiken.
Tantithamthavorn m.fl. studerade effekten av granulariteten på fellokalisering, och rapporterade att funktionsnivå fel lokalisering överträffar klass-nivå fel lokalisering och krävde 7 gånger mindre ansträngning för att hitta den första relevanta källkod enhet REF.
Impact Analysis of Granularity Levels on Feature Location Technique
{'venue': 'APRES', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}