Abstract-Code dofter är symtom på dålig design och implementation val som väger tungt på kvaliteten på producerad källkod. Under de senaste årtiondena har flera verktyg för att upptäcka lukten föreslagits. Men litteraturen visar att resultaten av dessa verktyg kan vara subjektiva och i sig är kopplade till detektionens natur och tillvägagångssätt. I ett nyligen utfört arbete har man föreslagit maskininlärningsteknik (ML) för att upptäcka lukter av kod, eventuellt genom att lösa frågan om verktygs subjektivitet som ger en inlärare förmågan att skilja mellan luktiga och icke-smälta källkodselement. Medan detta arbete öppnade ett nytt perspektiv för kod lukt detektion, det endast beaktade fallet där fall som påverkas av en enda typ lukt finns i varje dataset som används för att träna och testa maskininlärare. I detta arbete kopierar vi studien med en annan datauppsättning konfiguration som innehåller fall av mer än en typ av lukt. Resultaten visar att med denna konfiguration de maskininlärning tekniker avslöja kritiska begränsningar i den senaste tekniken som förtjänar ytterligare forskning.
Eftersom resultaten från verktygen kan vara subjektiva och relaterade till detektionsprocessen, även Di Nucci et al. REF, tillämpad maskininlärning (ML) tekniker för kod luktdetektion.
Detecting code smells using machine learning techniques: Are we there yet?
{'venue': '2018 IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)', 'journal': '2018 IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}