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Identifying extract class refactoring opportunities for internetware

Science China(Information Sciences) 2014年第7期57卷 37-54页

作者： CHEN Lin QIAN Ju ZHOU YuMing WANG Peng XU BaoWen State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Department of Computer Science and Technology Nanjing University College of Computer Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and Astronautics School of Computer Science and Engineering Southeast University

The quality of internetware software is significantly associated with class *** software evolves,changes often introduce many unrelated responsibilities to the same classes or distribute tightly-related methods in different *** changes make the classes difficult to understand and *** class refactoring is an effective technique to improve the quality of software structure by decomposing unrelated methods in one class to create new classes or extracting tightly-related methods from different *** this paper,we propose a novel approach for class extraction from internetware source *** approach leverages a community structure detection technique to partition software into clusters and extracts classes from the resulting *** experimental results,which investigate the public well-known internetware PKUAS,indicate that:(1)the proposed approach is much faster than existing search-based clustering approaches(Hillclimbing and Genetic algorithm)and is thus applicable for large-scale internetware;(2)the proposed approach can identify meaningful class extractions for internetware;and(3)extract class refactoring candidates identified by the proposed approach significantly improve class cohesion of internetware.

关键词： refactoring extract class community structure software modularity internetware

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