概要: ソフトウェア開発において，多くのソフトウェアで頻繁に利用される機能をまとめたライブラリの利用は，ソフトウェアの信頼性や開発効率の向上に有用である．そのようなライブラリに含めるべき機能を特定するためには，大規模なプロジェクト群に存在するコードクローンを検出することが有益であると考えられる．そのため，このようなコードクローンを高速に細粒度で検出することを目的としたメソッド単位の検出手法が提案されている．しかし既存手法では，プログラムの正常処理が同じメソッドであっても異常処理が異なるためにコードクローンとして検出されない場合がある．異常処理とはプログラムの耐故障性の向上に利用される処理であり，正常処理には影響を与えない．そのため，ライブラリ化候補を検出する際には，異常処理が異なっていても1つの候補として検出する必要がある．そこで，異常処理に関するコードを除去したうえでメソッド単位のコードクローン検出を行う手法を提案する．この手法により，メソッドの正常処理が同じであれば，たとえその中に存在している異常処理が異なっていても1つのライブラリ化候補として検出することが可能になる． 提案手法を実装し，約13,000 のソフトウェアから構成される大規模ソフトウェア群に対して適用実験を行った．その結果，データセットに存在する約360,000,000 行のソースコードに対して2時間以内で検出処理が完了した．また，検出されたコードクローンを分析したところ，82,639 のメソッドを新たにコードクローンとして検出できているという結果が得られた．

@mastersthesis{長瀬義大2013,
  author = {長瀬 義大},
  title = {異常処理除去を追加したメソッドクローン検出手法の提案と評価},
  school = {大阪大学},
  year = {2013},
  month = {feb}
}