Change Untangling結果の対話的最適化支援環境の試作

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Abstract

保守性や履歴分析の信頼性向上のため，リポジトリ中の改版履歴を1コミット1タスクに対応するよう構造化し直すこと，いわゆるChange Untanglingは重要である．Change Untanglingの自動化に関する研究は行われているが，結果の最適化は困難であり開発者による手動での最適化を行う必要がある．本論文ではこのための支援を行うために，最終的に1つのコミットを構成する細粒度変更をクラスタ化する環境を提案する．本環境は，変更の発生時刻を時間軸，変更箇所を空間軸として，2次元に配置することにより大量の細粒度変更を可視化した環境を提供する．これによりクラスタへの追加や除去の対象となる細粒度変更の発見を支援する．

BibTeX

@article{yamashita-sigss201910,
    author = {山下 慧 and 林 晋平 and 佐伯 元司},
    title = {Change Untangling結果の対話的最適化支援環境の試作},
    journal = {電子情報通信学会技術研究報告},
    volume = 119,
    number = 246,
    pages = {13--18},
    year = 2019,
}