基于潜在语义分析的Large Class检测

• 作者: 董东 马赛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: Large Class 潜在语义分析 代码瑕疵 圈复杂度
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 大数据与数据挖掘
• 页码范围: 495-498
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4580字
• 语种: 中文

摘要

Large Class(上帝类)是面向对象设计中的一种设计瑕疵.为了弥补传统Large Class检测中使用面向代码结构度量的不足,提出基于潜在语义分析的平均概念相似性度量.根据源代码中提取的标识符和注释形成词-文档矩阵,在潜在语义空间下计算方法间的相似度,进而得到类的平均概念相似性;并将概念性度量与代码圈复杂度结合以对Large Class进行识别.在开源的Code Smell检测数据集Landfill上进行实验,结果表明,与传统上使用结构信息对Large Class进行检测相比,使用该方法时检测的准确率和召回率均得到了一定提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董东	河北师范大学数学与信息科学学院	42	156	6.0	10.0
2	马赛	河北师范大学数学与信息科学学院	1	1	1.0	1.0