Aprendizado de padrões sintáticos utilizando histórico de versão para sugestão automatizada de modificações de código

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Cayres, Leandro Ungari [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Histórico de versão; Padrões de modificação de código-fonte; Manutenabilidade de software; History version; Patterns of source code changes; Software maintainability
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/202725

Uma característica de sistemas de software é o seu constante estado de evolução, em que diferentes tipos de modificações são aplicadas, as quais podem aumentar a complexidade do código-fonte, e consequentemente, reduzir a manutenabilidade do software. A refatoração de software é uma prática amplamente reconhecida para a redução de complexidade e reestruturação do código-fonte. Contudo, as abordagens existentes de identificação de oportunidades de refatorações apresentam diversas limitações, tanto em relação ao número de técnicas de refatoração disponíveis quanto à complexidade de modificações contempladas, o que pode não suprir as reais necessidades por parte dos desenvolvedores. Nesse sentido, este trabalho propõe um processo de aprendizado de modificações de código-fonte baseado em exemplos, com o intuito de identificar padrões sintáticos de modificações que propiciem a melhoria contínua do código-fonte, para que esses possam ser reaproveitadas e replicados no mesmo e em outros repositórios. O processo de aprendizado de modificações foi conduzido de modo individualizado em cada um dos repositórios. A partir dos resultados extraídos de um conjunto de repositórios, foi possível identificar um conjunto de instâncias de modificações simples, principalmente relacionadas com movimentação e renomeação de entidades de código-fonte, e também um conjunto de refatorações de software simples e compostas.