Att upptäcka välkända designmönster i objektorienterade program källkod kan hjälpa utvecklare att förstå utformningen av ett program. Genom upptäckten kan förståbarheten, underhållbarheten och återanvändbarheten hos objektorienterade program förbättras. Det finns automatiserade detektionsmetoder, men många befintliga tekniker är baserade på statisk analys och använder strikta villkor som består av klassstrukturdata. Därför är det svårt för dem att upptäcka och särskilja mönster i vilka klasskonstruktionerna är likartade. Dessutom är det svårt för dem att hantera mångfald i designmönstertillämpningar. För att lösa dessa problem i befintliga tekniker, föreslår vi en design mönster detektion teknik med hjälp av källkodsmått och maskininlärning. Vår teknik bedömer kandidater för de roller som komponerar mönster genom att använda maskininlärning och mätningar av flera mått, och den upptäcker designmönster genom att analysera förhållandet mellan kandidater. Den undertrycker falska negativa och särskiljer mönster i vilka klassstrukturerna är likartade. Som ett resultat av experimentella utvärderingar med en uppsättning program, bekräftade vi att vår teknik är mer exakt än två konventionella tekniker.
GQM används för att upptäcka mönster med hjälp av källkodsmått som kombinerar med maskininlärning REF.
Detecting Design Patterns in Object-Oriented Program Source Code by Using Metrics and Machine Learning
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Software Engineering and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}