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机构

1 篇 tunis el manar u...
1 篇 tunis el manar u...

作者

1 篇 khalfallah adel
1 篇 nacef abir
1 篇 bahroun sahbi
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语言

1 篇 英文

检索条件"主题词=SD Classifier"

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详细简洁

排序：

Features and Supervised Machine Learning Based Method for Singleton Design Pattern Variants Detection 18

Features and Supervised Machine Learning Based Method for Si...

引用

18th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering (ENASE)

作者： Nacef, Abir Bahroun, Sahbi Khalfallah, Adel Ben Ahmed, Samir Tunis El Manar Univ Comp Lab Ind Syst Fac Math Phys & Nat Sci Tunis FST Tunis Tunisia Tunis El Manar Univ Higher Inst Comp Sci ISI Limt Lab Tunis Tunisia

ISBN: (纸本)9789897586477

Design patterns codify standard solutions to common problems in software design and architecture. Given their importance in improving software quality and facilitating code reuse, many types of research are proposed on their automatic detection. In this paper, we focus on singleton pattern recovery by proposing a method that can identify orthodox implementations and non-standard variants. The recovery process is based on specific data created using a set of relevant features. These features are specific information defining each variant which is extracted from the Java program by syntactical and semantic analysis. We are based on the singleton analysis and different proposed features in ou previous work (Nacef et al., 2022) to create structured data. This data contains a combination of feature values defining each singleton variant to train a supervised Machine Learning (ML) algorithm. The goal is not limited to detecting the singleton pattern but also the specification of the implemented variant as so as the incoherent structure that inhib the pattern intent. We use different ML algorithms to create the Singleton Detector (sd) and compare their performance. The empirical results demonstrate that our method based on features and supervised ML, can identify any singleton implementation with the specific variant's name achieving 99% of precision, and recall. We have compared the proposed approach to similar studies namely DPDf and GEML. The results show that the sd outperforms the state-of-the-art approaches by more than 20% on evaluated data constructed from different repositories;PMART, DPB and DPDf corpus in terms of precision.

关键词： Design Patterns Singleton Variant RNN-LSTM classifier Machine Learning sd classifier

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