Abstract-Porly-cholesen identifierare har rapporterats i litteraturen som vilseledande och öka programförståelse ansträngning. Identifiers består av termer, som kan vara ordlistor, akronymer, sammandragningar eller enkla strängar. Vi antar att användningen av identiska termer i olika sammanhang kan öka risken för fel. Vi undersöker våra gissningar med hjälp av ett mått som kombinerar term entropi och term kontext täckning för att studera om vissa termer ökar odds ratios av metoder för att vara felbenägen. Entropi mäter den fysiska spridningen av termer i ett program: ju högre entropi, desto mer spridda över programmet termerna. Sammanhangstäckning mäter begreppsspridningen av termer: ju högre sammanhangstäckning, desto mer orelaterade är de metoder som använder dem. Vi beräknar termen entropi och sammanhangstäckning av termer som extraheras från identifierare i Rhino 1.4R3 och ArgoUML 0,16. Vi visar statistiskt att metoder som innehåller termer med hög entropi och sammanhangstäckning är mer felbenägna än andra.
Det har också visat att användningen av identiska termer i olika sammanhang kan öka risken för fel, och använt detta för att hitta felbenämda metoder REF.
Physical and conceptual identifier dispersion: Measures and relation to fault proneness
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Software Maintenance', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Software Maintenance', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}