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Título: TOWARDS CUSTOMIZING SMELL DETECTION AND REFACTORINGS
Autor: DANIEL TENORIO MARTINS DE OLIVEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ALESSANDRO FABRICIO GARCIA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 56525
Catalogação:  10/12/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56525@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56525@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56525

Resumo:
Code smells are poor structures that harm software maintenance. Therefore, code smells should be detected and removed, through refactoring, early in the software lifecycle. Refactoring consists of a sequence of code modifications that aim to improve software maintenance by removing or mitigating poor code structures. However, the strategies for detecting and refactoring smells are subjective. Even developers working on the same software may diverge on their opinions about the existence of a smell. In fact, this divergence is mostly influenced by the developer s knowledge, including the system s design and the analyzed source code. As a consequence, the same divergence affects the application of the corresponding refactorings. Therefore, there is a need to support the customization of smell detection and refactoring based on the developer s knowledge. The developer is who, after all, becomes the decision maker on confirming the harmfulness of a smelly structure and how to refactor it out. In order to address this issue, we split our research in 3 steps: (i) how to customize smell detection strategies? (ii) whether and how often developers customize their refactorings? and (iii) how to support refactoring customization? In the first step, we evaluated the use of machine learning techniques for properly customizing smell detection for each developer. Second, we investigated how developers customize refactorings by analyzing their code modifications while applying certain refactoring types. Besides, we also discussed how these customizations are related to the introduction, removal or mitigation of smells, and whether they are currently supported by Eclipse, a popular IDE. Third, we proposed an approach that allows the application of custom refactoring. Our results indicated that machine learning techniques are able to efficiently capture the developer s knowledge and achieve high smell detection accuracy. Also, even though developers frequently customize refactorings, their customizations are often not supported by Eclipse. To make it worse, complex customizations, which are manually performed, tend to reduce the positive effect of the refactoring. Therefore, our contributions serve as a basis for improving tool support for: (i) customized detection of smells considering the developer s knowledge, and (ii) application of customized refactoring.

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