概要: 一般的に，コードクローンは，ソフトウェアの保守性を低下させる原因になるとされている．一方で，すべてのコードクローンがソフトウェアの保守性に悪影響を与えるとは限らない．そこで本研究では，機械学習を用いてソースコード中に存在するコードクローンの危険予測を自動的に行う手法を提案する．提案手法では，過去に存在したコードクローンの特徴を，そのコードクローンが危険かどうかという情報とともに学習する．そして，そのデータをもとに，現在ソースコード中に存在するコードクローンの危険予測を行う．また，本研究では，提案手法よるコードクローンの危険予測の精度を評価するために，2 つのオープンソースプロジェクトを対象とした評価実験を行った．その結果，1 つのプロジェクトについては，高い精度で危険なコードクローンを予測できていることを確認した． タグ: clones, code, learning, machine, prediction, risk

@inproceedings{今里文香2014a,
  author = {今里 文香 and 堀田 圭佑 and 肥後 芳樹 and 楠本 真二},
  title = {機械学習を用いたコードクローンの危険予測},
  booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告},
  volume = {114},
  number = {127},
  pages = {129--134},
  year = {2014},
  month = {jul}
}