Inspirerad av våra tidigare manuella gruvupplevelser beskriver detta papper en slumpmässig gångmodell för att uppskatta hur tvärgående problem kan upptäckas i avsaknad av domänkunskap om den undersökta applikationen. Slumpmässiga promenader utförs på kopplingsdiagram som extraheras från programkällorna. De idéer som ligger till grund för den populära sidrankade algoritmen är anpassade och utökade för att generera led som återspeglar graden av "popularitet" och "betydelse" för var och en av programelementen på kopplingsdiagrammen. Filterteknik, som utnyttjar båda typerna av led, används för att ta fram en slutlig förteckning över kandidater som representerar övergripande frågor. Den resulterande aspekten gruvalgoritm utvärderas på många Java-applikationer som sträcker sig från ett småskaligt ritprogram, till ett medelstort mellanprogram, och till en storskalig företagsapplikationsserver. På några sekunder kan gruvalgoritmen ge resultat som är jämförbara med våra tidigare manuella gruvinsatser. Gruvalgoritmen visar sig också vara effektiv när det gäller att hjälpa domänexperter att identifiera latenta övergripande problem.
Zhang m.fl. föreslå en slumpmässig-walk metod REF baserad på PageRank algoritm för att ranka "populära" och "betydande" programelement i Java-program.
Efficiently Mining Crosscutting Concerns through Random Walks
{'venue': 'AOSD 07', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}