Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University

ソースコードの変更履歴におけるメトリクス値の変化を用いた

ソフトウェアの特性分析

井上研究室博士前期課程 2 年

村尾 憲治

2

概要

効率的なソフトウェアの開発や保守に　役立つ情報（ソフトウェアの特

性）を提供

ソースコードに対する　　　　　　　ソフトウェアメトリ

クス値の変遷

ソフトウェアに関する知識の獲得→ 多大な労力が必要

3

ソフトウェアに関する知識

• 問題を発生しやすいモジュール→ 効率的な開発や保守

• ソフトウェアの開発されてきた過程→ 今後の開発の見通し

ソフトウェアに関する深い知識は，その開発や保守を行うにあたり有益

開発者が知識を得るには　　　　　多大な労力が必要

4

ソフトウェアに関する知識の提供

• ソフトウェアの開発履歴から知識を提供

• ソフトウェアのソースコードから知識を提供

バージョン管理システム

ソフトウェアメトリクス

5

バージョン管理システム

開発者

変更

作業用コピー

チェックアウ

ト

バージョン　管理シス

テム チェックイン

開発者 開発者ソフトウェアの開発履歴を保存・提供するシステ

ム全ての変更の内容が　　　　システムに蓄積され

る

ソースコードがどのように変更されてきたか

分かる

6

ソフトウェアメトリクス

CK メトリクス 継承 DIT (depth of inheritance tree) 　　　　　

　 NOC (number of children)

結合RFC （ response for a class) 　　　　　　　　 CBO (coupling between object-class)

クラスの　　　内部複雑度

WMC (weighted methods per class) 　　LCOM (lack of cohesion in method)※ 値が大きいほどモジュール（クラス）が複雑であることを示

す問題の発生しやすいモジュールの特定

[1][1] V. R. Basili, et al. A Validation of Object-Oriented Design Metrics as Quality Indicators.TSE, Vol.22, No.10, pp.751-761, 1994

ソフトウェアの複雑さや信頼性などの指標

7

目的

• メトリクス値の安定しないモジュール• 対象ソフトウェアにおいて値の安定しないメトリクス• 各変更がソフトウェアに与えた影響の程度• 各開発者がソフトウェアに与えた影響の程度

対象ソフトウェアにおける何らかの傾向や性質（ソフトウェア

の特性）に関する情報を提供

8

ソフトウェアの特性

• メトリクス値の安定しないモジュール利用例） 将来バグが頻繁に発生するモジュールの特定

• 対象ソフトウェアにおいて値の安定しないメトリクス利用例） 設計上の欠陥の把握

• 各変更がソフトウェアに与えた影響の程度利用例） 開発過程の理解

• 各開発者がソフトウェアに与えた影響の程度利用例） 開発者の評価

9

提案手法：概要

バージョン管理システムとソフトウェアメトリクスを利用→ 変更毎のメトリクス値を

取得

メトリクス値の変動の激しさを表す指標（変動度）をユーザに提示→ 変動度からソフトウェアの特性を

把握

10

変動度

• モジュールの変動度• メトリクスの変動度• 変更の変動度• （モジュール，メトリクス）の変

動度• （モジュール，変更）の変動度• （モジュール，メトリクス，変

更）の変動度

開発過程を通じたメトリクス値の変動の激しさを表す指標

• エントロピー• 正規化エントロピー• 四分位偏差• 四分位分散係数• ハミング距離• ユークリッド距離• マハラノビス距離• メトリクス値の変化

量

H

Q

QDH

DE

DM

CV

H

11

エントロピー

メトリクス値が同じ回数と変更回数から導出

1

2

3

c1 c2 c3 c4

計測対象の粒度（次元）：　（モジュール，メトリクス）

4

c5

m1

m2

m3

変更

メトリクス値

エントロピーが大きいほど変動が激しい

ii ppH log

m1

m2

m3

変更回数： 5 ，値 2 ： 4 回，値3 ： 1 回変更回数： 5 ，値 1,2,3 ： 1 回，値 4 ： 2 回変更回数： 3 ，値 1,3,4 ： 1 回

)loglog( 51

51

54

54 H

)loglog3( 52

52

51

51 H

)log3( 31

31H ≒1.6

≒0.72

≒1.9

12

モジュールの変動度

モジュールの変動度　　　 (fluctuation of module)

例）エントロピーによるモジュールの変動度対象のモジュールおけるエントロピーの総和

FMD

MT

HHFMD )(メトリク

ス

モジュールの変動度が大きいほど，　　全体的にメトリクス値の変動が

激しい

13

提案手法：手順

• モジュールの変動度• メトリクスの変動度• 変更の変動度• （モジュール，メトリクス）の変動度• （モジュール，変更）の変動度• （モジュール，メトリクス，変更）の変動度

手順 2 ：変動度の計測

バージョン　管理シス

テム

ユーザ

グラフによる変動度の可視化など

手順 3 ：ソフトウェアの特性分析

手順 1 ：メトリクス値の変遷を取得

1

2

3

c1 c2 c3 c4

4

c5

m1

m2

m3

変更

メトリクス値

14

提案手法の実装

手法の手順 1 ～ 2 を自動で行うツールを作成ツールの対象プログラミング言語 Java

バージョン管理システム CVS

モジュールの粒度 クラス

使用可能なメトリクスCK メトリクス，　　　　　対象クラスの

行数など

15

適用事例：概要（ 1/2 ）

複数のオープンソースソフトウェアに対し，手法を実装したツールを適用対象ソフトウェア

• FreeMind• JHotDraw• HelpSetMaker

ソフトウェア名 FreeMind

対象開発期間 2000/08 ～2008/01

開発者数 12

総変更回数 225

最初の変更時の　ソースコードの総行数 3,882

最後の変更時の　　ソースコードの総行

数39,350

利用したメトリクス• CK メトリクス　　　　　　

（ RFC, CBO, LCOM, NOC, DIT ）• 対象クラスの行数（ LOC ）

16

適用事例：概要（ 2/2 ）

各種変動度からソフトウェアの特性を導出 • モジュールの変動度

• メトリクスの変動度• 変更の変動度• （モジュール，メトリクス）の変動度• （モジュール，変更）の変動度• （モジュール，メトリクス，変更）の変

動度

17

0

2

4

6

8

10

12

14

適用事例：モジュールの変動度（ 1/3 ）

モジュールの変動度が大– 他のモジュールに影響– 他のモジュールから影響– 頻繁に変更されている

　　 問題の発生しやすい状態

)(HFMD

モジュールの変動度が大きいクラスに注意すれば，　　　　　効率的な開発や保

守が望める

モジュール

18

適用事例：モジュールの変動度（ 2/3 ）

1. 開発履歴を前半と後半に分割2. 前半の開発履歴から変動度を計測3. 前半の開発履歴における最後の変更時での　

　メトリクス値を計測4. 後半の開発履歴におけるバグ修正変更を調査5. それぞれの上位何 % が後半のバグ修正の何

% を含んでいるか，その関係を調査

将来のバグ修正の予測効果に関する実験

19

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

5モジュールの変動度（全 種）

6メトリクス（全 種）

適用事例：モジュールの変動度（ 3/3 ）

バグ修正被覆率（％）

モジュールの変動度は　将来のバグ修正の予測に

有効 モジュールの変動度／メトリクス値ランキング被覆率（％）

ランキングの上位20％• モジュールの変動度

97 ～ 100% の予測• メトリクス値

22 ～ 89％の予測

20

まとめ

• メトリクス値の変遷から変動度を導出し，ソフトウェアの特性を分析する手法を提案

• 手法を実装したツールを作成し，複数のオープンソースソフトウェアに適用

今後の課題ツールの拡張

• C++ や C# など，他のプログラミング言語への対応• Subversion など，他のバージョン管理システムへの対応

様々な変動度からそれぞれ有益なソフトウェアの特性を取得