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Evaluación de la eficiencia de métodos de identificación del defecto de diseño GodClass

Resumen:

La identificación de defectos de diseño en entidades de código es una de las tareas del proceso de mantenimiento del software que sirve para evaluar la calidad de un sistema. Un defecto de diseño describe una situación que sugiere un problema potencial en la estructura del software. La intencíon de diseño de la entidad, que puede ser expresada como estereotipos de clasificadores estándar de UML, proporciona una fuente de información utilizada en algunas definiciones textuales de defectos. En las entidades de código de un sistema software orientado a objetos la información de estereotipos UML no suele estar disponible explícitamente, aunque los diseñadores y programadores la hayan tenido en cuenta en sus soluciones. En la práctica de la automatización de detección de defectos de diseño, esta informacíon es obviada a pesar de su posible utilidad en el proceso de identificacíon de defectos. Actualmente existen métodos de identificación del defecto de diseño GodClass basados en métricas de código. Incluso existen herramientas que lo automatizan, como InCode y JDeodorant, ambas avaladas con importantes publicaciones de investigación, en las que esta información no se tiene en cuenta. Nosotros proponemos utilizar técnicas de aprendizaje supervisado basado en clasificadores de tipo árbol de decisíon, para modelar el problema de la deteccíon de defectos de diseño como una clasificación de entidades de código «con defecto» o «sin defecto». La clasificacíon inicial en la fase de entrenamiento se puede obtener a partir de los métodos actuales. Este trabajo presenta un caso de estudio para evaluar cómo influye la información relativa a la naturaleza de diseño de la entidad en la deteccíon de defecto GodClass para distintos clasificadores. La evaluación consiste en comparar de medidas de rendimiento del clasificador obtenidas en la fase de entrenamiento (Recuperación, Precisíon y F-Measure). Las resultados avalan la validez de considerar la naturaleza de diseño de la entidad en los métodos de identificacíon de defectos de código.

Palabras Clave:

aprendizaje supervisado - defectos de diseño orientados a objetos - estereotipo de clasificadores UML - experimentacíon en ingeniería del software

Autor(es):

Handle:

11705/JISBD/2012/029

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