詞彙語義相關性計算在自然語言處理和程式碼分析中扮演著重要角色。透過分析詞彙間的語義關聯，可以更精確地理解程式碼的含義，進而提升程式碼分析的準確性。本文除了介紹根據詞彙向量的語義相關性計算方法外，也將探討如何偵測和重構程式碼中常見的異味，例如長方法、長引數列表、拒絕繼承和散彈槍手術等。這些異味的存在會降低程式碼的可讀性、可維護性和可擴充套件性，因此及時偵測和重構至關重要。此外，本文還會介紹一種根據使用模式和共變異關聯的程式碼異味優先排序方法，幫助開發者更有效地分配資源，優先處理影響較大的程式碼異味。

根據詞彙的語義相關性計算

根據詞彙的語義相關性計算方法是根據詞彙的語義特徵來計算兩個詞彙之間的相關性。這種方法通常使用詞彙的向量表示來計算相關性。

Zhang等人的方法

Zhang等人在2017年提出了一個根據詞彙的語義相關性計算方法，該方法使用以下公式來計算語義相關性：

M = (1/2) * (SR(M1, M2) + SR(M2, M1))

其中，M1和M2是兩個詞彙的向量表示，SR(M1, M2)是M1和M2之間的語義相關性。

Zhang等人的方法的優點

Zhang等人的方法有以下優點：

• 能夠有效地計算兩個詞彙之間的語義相關性
• 能夠處理詞彙的多義性問題

Zhang等人的方法的缺點

Zhang等人的方法也有以下缺點：

• 需要大量的語料函式庫來訓練詞彙的向量表示
• 計算語義相關性的時間複雜度較高

圖表翻譯：

  graph LR
    A[詞彙1] -->|語義相關性|> B[詞彙2]
    B -->|語義相關性|> A
    A -->|向量表示|> C[詞彙1的向量表示]
    B -->|向量表示|> D[詞彙2的向量表示]
    C -->|點積|> E[語義相關性]
    D -->|點積|> E
    E -->|結果|> F[語義相關性結果]

程式碼氣味偵測：長方法與長引數列表

程式碼氣味（Code Smell）是指在軟體開發中出現的不良設計或實作，可能會導致程式碼難以維護、理解或擴充。長方法（Long Method）和長引數列表（Long Parameter List）是兩種常見的程式碼氣味。

長方法偵測

長方法是指方法過長，包含太多程式碼，難以理解和維護。為了偵測長方法，玄貓提出了一個新的方法，該方法考慮了四個標準：

1. 方法長度：方法的程式碼行數。
2. 方法複雜度：方法的控制流程和邏輯複雜度。
3. 方法深度：方法在類別繼承樹中的深度。
4. 方法引數列表：方法的引數列表的長度和複雜度。

這些標準可以用來計算方法的複雜度，並根據專家意見設定不同的閾值來判斷方法是否為長方法。

長引數列表偵測

長引數列表是指方法的引數列表過長，難以理解和維護。玄貓提出了一個新的方法，該方法考慮了兩個標準：

1. 引數數量：方法的引數列表中的引數數量。
2. 引數複雜度：方法的引數列表中的引數複雜度。

這些標準可以用來計算引數列表的複雜度，並根據專家意見設定不同的閾值來判斷引數列表是否為長引數列表。

引數複雜度計算

引數複雜度可以用以下公式計算：

Complexity M = ∑(DataTypeComplexity k * N)

其中，DataTypeComplexity k 是引數 k 的資料型別複雜度，N 是引數列表中的引數數量。

def calculate_parameter_complexity(parameters):
    complexity = 0
    for parameter in parameters:
        complexity += calculate_data_type_complexity(parameter.data_type)
    return complexity

def calculate_data_type_complexity(data_type):
    # 計算資料型別複雜度
    # ...
    pass

範例

class MyClass:
    def my_method(self, param1, param2, param3):
        # 方法實作
        pass

parameters = [param1, param2, param3]
complexity = calculate_parameter_complexity(parameters)
print(complexity)

瞭解程式碼異味：拒絕繼承

在軟體系統中，繼承設計缺陷被稱為拒絕繼承程式碼異味。這種情況發生在子類別未能有效利用父類別的屬性和方法，導致繼承關係變得低效。為了衡量這種情況，玄貓提出兩個關鍵標準：1) 繼承採用度和 2) 領域接近度。

繼承採用度

繼承採用度是指子類別中使用繼承屬性的程度。玄貓提出了一個名為 PIUR（Penalized Inheritance Usage Ratio）的指標來衡量這個標準。PIUR 是繼承屬性被使用的比例，可以用以下公式表示：

[ PIUR = \frac{\text{繼承屬性被使用的次數}}{\text{總繼承屬性數量}} ]

領域接近度

領域接近度是指不同類別之間的相似度，特別是在繼承關係中。這個標準可以幫助我們瞭解子類別是否真正需要繼承父類別的屬性和方法。

資料型別複雜度

在評估程式碼異味時，資料型別的複雜度也是一個重要因素。玄貓將資料型別分為四個級別：簡單、普通、複雜和高階複雜，並分配了相應的權重值。這些權重值可以用來計算程式碼的整體複雜度。

資料型別複雜度權重表

瞭解程式碼異味：拒絕繼承和散彈槍手術

在軟體開發中，程式碼異味（Code Smell）是指那些不符合最佳實踐或可能導致維護困難的程式碼結構或設計。這些異味可能會使得程式碼難以理解、修改和維護。在本節中，我們將探討兩種常見的程式碼異味：拒絕繼承（Refused Bequest）和散彈槍手術（Shotgun Surgery）。

拒絕繼承

拒絕繼承是指子類別不完全繼承父類別的屬性和方法，導致子類別與父類別之間的關係不明確。這種情況可能發生在子類別只繼承了父類別的一部分屬性和方法，而忽略了其他重要的部分。

為了檢測拒絕繼承，研究人員提出了兩個標準：領域接近度（Domain Closeness）和功能相似度（Functional Similarity）。領域接近度是指類別之間的功能相似度，功能相似度是指類別之間的方法呼叫和成員變數使用模式相似度。

領域接近度可以使用圖論來計算，具體公式如下：

DCR = 1 / TFG

其中，TFG代表圖中連線元件的總數。理想情況下，TFG應該等於1，表示所有方法之間都有功能關係。如果TFG大於1，則表示存在功能無關的方法。

散彈槍手術

散彈槍手術是指在軟體系統中，由於某個類別的修改而導致其他相關類別也需要修改。這種情況可能發生在多個類別之間存在強烈的功能關係時。

為了檢測散彈槍手術，研究人員提出了兩個標準：功能關聯（Functional Association）和使用模式相似度（Usage Pattern Similarity）。功能關聯是指類別之間的功能關係，使用模式相似度是指類別之間的方法呼叫和成員變數使用模式相似度。

功能關聯可以使用以下公式計算：

DFA(Ci, Cj) = ?

其中，Ci和Cj代表兩個類別，UsagePattern(Ci)和UsagePattern(Cj)代表兩個類別的使用模式集合。

內容解密：

在上述程式碼中，我們可以看到領域接近度和功能相似度的計算公式。領域接近度使用圖論來計算，而功能相似度使用方法呼叫和成員變數使用模式相似度來計算。這些公式可以幫助我們評估類別之間的功能關係和使用模式相似度。

圖表翻譯：

下面是一個示範圖表，展示了領域接近度和功能相似度的計算過程：

  graph LR
    A[領域接近度] --> B[圖論]
    B --> C[TFG]
    C --> D[DCR]
    E[功能相似度] --> F[方法呼叫]
    F --> G[成員變數使用模式]
    G --> H[DFA]

這個圖表展示了領域接近度和功能相似度的計算過程，以及相關的公式和變數。透過這個圖表，我們可以更好地理解這些標準的計算過程和意義。

程式碼異味優先排序軟體

在軟體開發中，程式碼異味（Code Smell）是指那些不符合最佳實踐或可能導致維護困難的程式碼結構或設計。優先排序程式碼異味可以幫助開發者更有效地分配資源和改善程式碼品質。

使用模式和共變異關聯

程式碼異味優先排序軟體通常考慮兩個重要標準：使用模式（Usage Pattern）和共變異關聯（Co-change based Association）。使用模式是指程式碼的使用方式和頻率，而共變異關聯則是指不同類別的程式碼在修改時的相關性。

共變異關聯的計算

共變異關聯可以使用支援度和信心度（Support & Confidence）指標來計算。這些指標通常用於關聯規則挖掘（Association Rule Mining）中。Degree of Co-change based Association（DCA）是用於衡量共變異關聯的指標。

程式碼異味優先排序公式

根據上述兩個標準，程式碼異味優先排序的機率分數可以使用以下公式計算：

$$ P(C_1, C_2) = \frac{DFA(C_1, C_2) \times Confidence(C_1, C_2)}{DFA(C_1, C_2) + Confidence(C_1, C_2)} $$

其中，$P(C_1, C_2)$是兩個類別$C_1$和$C_2$一起修改的機率分數，$DFA(C_1, C_2)$是使用模式的度量，$Confidence(C_1, C_2)$是共變異關聯的信心度。

實作程式碼異味優先排序

以下是使用Python實作程式碼異味優先排序的範例：

import numpy as np

def calculate_dfa(usage_pattern):
    # 使用模式的度量
    return np.sum(usage_pattern)

def calculate_confidence(co_change_history):
    # 共變異關聯的信心度
    return np.mean(co_change_history)

def calculate_priority_score(dfa, confidence):
    # 程式碼異味優先排序的機率分數
    return (dfa * confidence) / (dfa + confidence)

# 範例使用
usage_pattern = np.array([0.5, 0.3, 0.2])
co_change_history = np.array([0.8, 0.6, 0.4])

dfa = calculate_dfa(usage_pattern)
confidence = calculate_confidence(co_change_history)

priority_score = calculate_priority_score(dfa, confidence)
print("程式碼異味優先排序的機率分數：", priority_score)

內容解密：

上述程式碼示範瞭如何計算程式碼異味優先排序的機率分數。首先，需要計算使用模式的度量（DFA）和共變異關聯的信心度（Confidence）。然後，使用這兩個值計算程式碼異味優先排序的機率分數。這個機率分數可以用於優先排序程式碼異味，從而更有效地分配資源和改善程式碼品質。

圖表翻譯：

以下是程式碼異味優先排序過程的Mermaid圖表：

  flowchart TD
    A[使用模式] --> B[計算DFA]
    B --> C[共變異關聯]
    C --> D[計算Confidence]
    D --> E[計算優先排序機率分數]
    E --> F[優先排序程式碼異味]

這個圖表展示了程式碼異味優先排序的過程，從使用模式和共變異關聯開始，計算DFA和Confidence，然後計算優先排序機率分數，最終優先排序程式碼異味。

程式碼異味： Shotgun Surgery

在軟體開發中，程式碼異味（Code Smell）是一種常見的問題，它指的是程式碼中存在的結構或設計問題，可能會導致維護、擴充套件或理解程式碼的困難。其中，Shotgun Surgery是一種常見的程式碼異味，它指的是當一個類別（Class）中的方法（Method）需要修改時，需要同時修改其他類別中的方法。

Shotgun Surgery 的定義

Shotgun Surgery是一種程式碼異味，它指的是當一個類別中的方法需要修改時，需要同時修改其他類別中的方法。這種情況通常發生在多個類別之間存在緊密耦合（Tight Coupling）時。

模型建構

為了檢測Shotgun Surgery程式碼異味，玄貓使用了一個有向圖（Directed Graph）模型。這個模型中，節點（Node）代表不同的類別，邊（Edge）代表了任意兩個類別之間的Shotgun Surgery機率分數。

機率分數計算

Shotgun Surgery的機率分數是根據類別之間的耦合度和修改次數計算得出。這個機率分數可以用以下公式表示：

P(i, j) = (C(i, j) * M(i, j)) / (C(i, j) + M(i, j))

其中，P(i, j)是類別i和類別j之間的Shotgun Surgery機率分數，C(i, j)是類別i和類別j之間的耦合度，M(i, j)是類別i和類別j之間的修改次數。

應使用案例項

以下是一個簡單的例項，展示瞭如何使用玄貓的方法來檢測Shotgun Surgery程式碼異味：

import networkx as nx

# 建立有向圖
G = nx.DiGraph()

# 新增節點和邊
G.add_node("ClassA")
G.add_node("ClassB")
G.add_node("ClassC")
G.add_edge("ClassA", "ClassB", weight=0.5)
G.add_edge("ClassB", "ClassC", weight=0.3)
G.add_edge("ClassA", "ClassC", weight=0.2)

# 計算Shotgun Surgery機率分數
def calculate_shotgun_surgery_probability(G):
    probability = {}
    for node in G.nodes():
        probability[node] = 0
        for neighbor in G.neighbors(node):
            probability[node] += G.get_edge_data(node, neighbor)["weight"]
    return probability

probability = calculate_shotgun_surgery_probability(G)

# 印出結果
for node, prob in probability.items():
    print(f"Class {node} 的 Shotgun Surgery 機率分數：{prob}")

這個例項中，玄貓使用了一個有向圖模型來表示類別之間的耦合度和修改次數。然後，玄貓計算了每個類別的Shotgun Surgery機率分數，並印出了結果。

內容解密：

在這個例項中，玄貓使用了一個有向圖模型來表示類別之間的耦合度和修改次數。這個模型中，節點代表不同的類別，邊代表了任意兩個類別之間的Shotgun Surgery機率分數。玄貓計算了每個類別的Shotgun Surgery機率分數，並印出了結果。這個結果可以幫助開發者們識別出哪些類別之間存在緊密耦合，從而可以進行相應的重構和最佳化。

圖表翻譯：

以下是這個例項的Mermaid圖表：

  graph LR
    ClassA --> ClassB[weight=0.5]
    ClassB --> ClassC[weight=0.3]
    ClassA --> ClassC[weight=0.2]

這個圖表顯示了類別之間的耦合度和修改次數。節點代表不同的類別，邊代表了任意兩個類別之間的Shotgun Surgery機率分數。這個圖表可以幫助開發者們視覺化地識別出哪些類別之間存在緊密耦合。

程式碼重複偵測技術

程式碼重複是軟體開發中常見的問題，通常是由於程式設計師在不同部分的程式碼中複製和貼上相同的程式碼片段所導致。這種現象不僅會增加程式碼的體積，還會使得維護和更新程式碼變得更加困難。

程式碼重複的定義

程式碼重複是指在軟體系統中出現的相同或相似的程式碼片段。這種重複的程式碼可能是完全相同的，也可能是經過修改後的版本。

###偵測程式碼重複的方法 為了偵測程式碼重複，通常會使用以下兩種方法：

1. 抽象化: 將程式碼轉換為抽象化的形式，以便於比較。這種方法可以幫助偵測到修改過的程式碼重複。
2. 語義分析: 分析程式碼的語義，以便於比較。這種方法可以幫助偵測到完全相同的程式碼重複。

抽象化步驟

抽象化的步驟包括以下兩個部分：

1. 詞法分析: 將程式碼轉換為基本的詞法單元，以便於比較。
2. 句法分析: 將詞法單元轉換為抽象化的樹形結構，以便於比較。

###樹形結構比較 一旦程式碼被轉換為抽象化的樹形結構，就可以比較不同樹形結構之間的相似度。如果兩個樹形結構完全相同或有一個子樹形結構相似，則表示程式碼重複。

###語義相似度 語義相似度是指程式碼的語義含義相似度。可以透過分析程式碼的語義來計算語義相似度。

###偵測程式碼重複的演算法 以下是偵測程式碼重複的演算法步驟：

1. 對於兩個類別C1和C2，分別進行詞法分析和句法分析。
2. 對於每個類別，構建抽象化的樹形結構。
3. 進行樹形結構的中序或後序遍歷。
4. 計算兩個樹形結構之間的最長共同子串。
5. 如果最長共同子串的長度大於0，則表示程式碼重複。

def detect_duplicated_code(class1, class2):
    # 進行詞法分析和句法分析
    tokens1 = lexical_analysis(class1)
    tokens2 = lexical_analysis(class2)
    
    # 構建抽象化的樹形結構
    tree1 = syntactic_analysis(tokens1)
    tree2 = syntactic_analysis(tokens2)
    
    # 進行樹形結構的中序或後序遍歷
    traversal1 = inorder_traversal(tree1)
    traversal2 = inorder_traversal(tree2)
    
    # 計算兩個樹形結構之間的最長共同子串
    length = longest_common_substring(traversal1, traversal2)
    
    # 如果最長共同子串的長度大於0，則表示程式碼重複
    if length > 0:
        print("程式碼重複")
    else:
        print("無程式碼重複")

# 測試
class1 = "public class Test { public void test() { System.out.println(\"Hello World\"); } }"
class2 = "public class Test2 { public void test2() { System.out.println(\"Hello World\"); } }"
detect_duplicated_code(class1, class2)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[進行詞法分析和句法分析]
    B --> C[構建抽象化的樹形結構]
    C --> D[進行樹形結構的中序或後序遍歷]
    D --> E[計算兩個樹形結構之間的最長共同子串]
    E --> F[如果最長共同子串的長度大於0，則表示程式碼重複]
    F --> G[輸出結果]

程式碼異味優先排序

程式碼異味優先排序是本章提出的方法的第二個階段，旨在優先排序第一階段中識別的程式碼異味。為了提高準確性，提出了考慮多個標準的程式碼異味優先排序機制。這三個標準分別是：1）程式碼異味的嚴重程度；2）維護工作量；3）使用者對程式碼異味的感知。

根據 Olbrich 等人（2010）的研究，不所有的程式碼異味都同等地影響系統的品質。有些需要立即關注和修復，而其他的可以忽略，因為它們與系統品質下降的方面沒有直接關係。因此，需要確定哪些程式碼異味需要立即關注。提出的方法使用軟體的變更歷史來衡量維護工作量，這些工作量反映了程式碼異味的重要性。

程式碼異味嚴重程度計算

程式碼異味嚴重程度計算使用以下公式：

Severity (S_i) = (\frac{T_C}{T_N})

其中，(T_C) 是涉及第 (i) 個程式碼異味的獨立事務數，(T_N) 是軟體系統變更歷史中的獨立事務數。

維護工作量計算

維護工作量計算使用認知複雜度（CC）指標，該指標衡量類別級別的複雜度和可理解性。該指標使用以下公式計算：

CC (W_{jkl}) = (\sum_{p=1}^{m} \sum_{q=1}^{n} \sum_{s=1}^{o} W_c)

其中，(W_c) 是控制陳述式的權重，(m)、(n) 和 (o) 分別是分支、序列和迭代控制陳述式的數量。

使用者感知計算

使用者感知計算根據多個因素，包括程式碼異味的相關性、重構成本、品質和多個程式碼異味的定位。專家團隊提供意見，最終匯總得到最終評價。

程式碼異味排名

根據上述三個標準，程式碼異味排名使用以下公式計算：

RankCS = Severity * CC * UserFeedback

重構和品質改進

本階段的目的是對優先排序的程式碼異味進行適當的重構，以減少其對系統品質的影響。根據不同的程式碼異味型別，採用不同的重構策略，例如移動方法/欄位重構、抽取類別/介面重構等。

實驗和結果

實驗設計和結果解釋為本方法提供了充分的支援。實驗包括不同軟體系統、實驗設計和結果解釋等方面。

實驗規劃與設定

在這個章節中，我們採用了一種系統化的目標-問題-矩陣（GQM）方法（Caldiera & Rombach, 1994）。首先，明確定義了實驗的目的和目標，然後根據這些目標選擇適合的資料（根據所考慮的軟體系統中的資訊）。最後，根據實際獲得的實驗結果對目標進行操作性評估。另外，這個章節還對不同開源Java軟體系統進行了廣泛的評估，這些系統在文獻中常被使用（Harman et al., 2012; Moha et al., 2009; Paiva et al., 2017; Rathee & Chhabra, 2019）。表3.3提供了有關所研究的目標系統的統計資訊，這些系統來自不同的領域，大小不一。所考慮的依賴資訊和度量值是使用由玄貓設計的程式識別的。

研究問題和評估方法

本章的研究工作集中在正確識別和緩解各種程式碼異味，並對其進行優先排序以減少維護工作。為了測試和評估提出的方法，本章提出了以下研究問題：

1. 程式碼異味檢測的準確性：本研究問題的目的是測試本章提出的方法的效能。評估使用了精確度、召回率和F-measure等資訊檢索度量（Baeza-Yates & Ribeiro-Neto, 1999）。這些度量值是由玄貓評估的，根據所考慮系統中實際存在的程式碼異味。由於文獻中沒有標準的程式碼異味列表，因此這樣的列表是由玄貓獲得的。
2. 優先排序對維護工作的影響：本研究問題的目的是測試對識別出的程式碼異味進行優先排序對軟體系統的維護工作的影響。為此，需要測量由玄貓投入的維護工作。由於維護工作是一個質性的術語，沒有直接的衡量標準，但是軟體系統的變更歷史可以用來間接衡量維護工作。變更歷史包含了有關軟體元素在不同時間點被修改（插入、刪除、變異）的詳細資訊，這些修改也指示了系統品質改進的變化。
3. 重構是否有助於提高軟體系統的品質：本研究問題的目的是評估本章提出的重構方法的效能。評估使用了一種稱為TurboMQ的模組化度量，該度量有助於計算軟體系統在兩種情況下的品質：原始系統和重構系統。原始系統是包含所考慮程式碼異味的系統，而重構系統是經過重構處理後的系統。

表3.3提供了有關所研究的實驗目標系統的統計資訊。

這些系統來自不同的領域，大小不一，為實驗提供了豐富的基礎。

程式碼異味檢測與緩解方法的實驗結果分析

3.4.3 實驗結果分析與解釋

本節詳細討論和解釋本章中取得的實驗結果。取得的結果及其解釋按照本章中提出的各個研究問題（RQ）進行組織。

RQ1：所提出的方法在檢測各種程式碼異味方面的準確性是多少？

為了分析取得的結果和確定本章中所提出的方法的可行性，取得的結果與金標準列表進行比較，金標準列表是使用各種最先進的程式碼異味檢測工具（如InFusion、iPlasma、DÉCOR、CheckStyle和PMD）建立的。由於文獻中沒有可用的標準金標準，因此本章使用這些工具在不同的資料集上執行，收集個別的程式碼異味列表。然後，兩個團隊根據不同的關鍵因素（如程式碼異味相關性、品質改進因素和維護成本）對個別列表進行了篩選和分析。表3.4顯示了取得的結果與金標準程式碼異味列表的比較，包括精確度、召回率和F-measure值。取得的精確度值從69%到81%不等，足以支援本章中所提出的程式碼異味識別和優先順序方法的準確性。此外，召回率值從91%到96%不等，強烈表明本章中所提出的方法能夠保持高敏感度。

RQ2：優先順序對維護工作的影響是什麼？

本章中還考慮了評估不同程式碼異味優先順序和只解決程式碼異味子集的影響。目的是確定優先順序對維護工作的影響。為了回答這個研究問題，使用了軟體系統的底層更改歷史來衡量維護工作。更改歷史從不同的平臺（如SVN、Subversion和GitHub）提取，使用以下公式來衡量維護工作：

維護工作 = ME_i = ∑（更改次數 * 更改型別）

其中ME_i是第i個程式碼異味的維護工作，∑（更改次數 * 更改型別）是更改次數和更改型別的總和。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[實驗結果] --> B[結果分析]
    B --> C[程式碼異味檢測]
    C --> D[優先順序評估]
    D --> E[維護工作評估]
    E --> F[結果解釋]

從程式碼異味偵測、語義關聯性計算到程式碼重構，本文深入探討了提升軟體品質的關鍵技術。觀察產業發展趨勢，自動化程式碼分析與最佳化工具的需求日益增長。透過多維度效能指標的實測分析，本文提出的方法在程式碼異味檢測、程式碼重複識別和語義關聯性計算方面展現了顯著的效能提升。然而，目前的技術仍受限於對程式碼深層語義理解的不足，以及處理高度複雜程式碼結構的挑戰。未來，整合機器學習和深度學習技術，將能更精確地識別和分類程式碼異味，並提供更智慧的重構建議。玄貓認為，持續投入研發更先進的程式碼分析工具，將有助於提升軟體開發效率和軟體品質，並降低維護成本。從商業價值視角來看，這將是軟體工程領域重要的投資方向。隨著技術的發展，我們預見程式碼自動最佳化將成為軟體開發流程中不可或缺的一環。