[研究会] 外部API依存の分析を通じたプロジェクト非依存な共変更パターンの発見

小林研M2の内野さんが，3月5日から3日間で沖縄県石垣市健康福祉センターにて開催された電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会3月研究集会にて
研究発表を行いました。この研究は内野さんの修士論文の内容を発展させたものです．
最新の変更不足指摘手法からの大幅な精度向上に成功しています．

著者：内野駿亮・小林隆志（東工大）
題目：外部API依存の分析を通じたプロジェクト非依存な共変更パターンの発見
掲載誌： 電子情報通信学会 技術報告（信学技報）SS2023-65 (Vol. 123, No. 414, pp. 97-102) [Link], Feb. 29, 2024.
概要：
コードに対する不完全な変更はしばしば生じバグや脆弱性などの原因となる．これに対して，変更履歴を もとに変更忘れ箇所を推定して推薦するような手法が複数提案されてきた．しかし既存手法には変更推薦対象のプロ ジェクトのみの情報をもとに推薦を行うため，コミット数が少ない場合に正確な推薦が行えない課題があった．本研 究では，外部 API 依存の使用関係を用いることで他のプロジェクトの履歴情報を活用できる変更推薦手法を提案する． 提案手法は，ある外部 API 依存をもつ要素が変更されたとき同時変更するべき要素が持つ外部 API 依存を相関ルール マイニングを用いて抽出し推薦に用いる．F-Droid データセットの 100 プロジェクトを対象とした評価実験によって， 既存手法の精度を 10%程度上回ること，既存手法と統合した場合は精度を 55%程度向上させることを明らかにした．