Les meilleures techniques de séparation d'identifiants peuvent-elles aider à la localisation des fonctionnalités ?

Cet article présente une étude exploratoire de deux techniques de localisation des fonctionnalités utilisant trois stratégies pour séparer les identifiants : Camel Case, Samurai et séparation manuelle des identifiants. La principale question de recherche que nous posons dans cette étude est de savoir si nous avions une technique parfaite pour séparer les identifiants, cela améliorerait-il toujours la précision des techniques de localisation des fonctionnalités appliquées dans différents scénarios et contextes ? Afin de répondre à cette question de recherche, nous examinons deux techniques de localisation des fonctionnalités, l'une basée sur la récupération d'information et l'autre sur la combinaison de la récupération d'information et de l'analyse dynamique, pour localiser des bogues et des fonctionnalités en utilisant diverses configurations de stratégies de prétraitement sur deux systèmes open-source, Rhino et jEdit. Les résultats d'une évaluation empirique extensive révèlent que les techniques de localisation des fonctionnalités utilisant la récupération d'information peuvent bénéficier de meilleurs algorithmes de prétraitement dans certains cas, et que leur amélioration en efficacité lors de l'utilisation de la séparation manuelle par rapport aux approches de pointe est statistiquement significative dans ces cas. Cependant, les résultats pour la technique de localisation des fonctionnalités utilisant la combinaison de la récupération d'information et de l'analyse dynamique ne montrent aucune amélioration lors de l'utilisation de la séparation manuelle, indiquant que toute technique de prétraitement suffira si les données d'exécution sont disponibles. Globalement, nos conclusions soulignent les avantages potentiels de consacrer des efforts de recherche supplémentaires à la définition de techniques de prétraitement de code source plus sophistiquées, car elles peuvent encore être utiles dans des situations où les informations d'exécution ne peuvent pas être facilement collectées.