JavaScript类的内聚耦合Code Smell检测方法JS4C

"该资源是一篇关于检测JavaScript类的内聚耦合Code Smell的研究论文，主要探讨了如何通过静态分析方法来识别和量化JavaScript中的设计问题，以指导软件重构，提升软件的可用性和可靠性。" 文章中提到的"Code Smell"是指软件代码中存在的一些不良设计或实现的迹象，这些迹象可能预示着潜在的问题。正确识别和处理Code Smell对于软件维护和质量提升至关重要。JavaScript作为一种广泛应用的编程语言，其类设计模式尤其重要，理想的类设计应具备高内聚（即类内部成员紧密关联）和低耦合（类之间相互依赖性较小）的特性。 文章聚焦于三种特定的内聚耦合Code Smell：FE（Feature Envy，特征羡慕）、DC（Data Clump，数据聚集）和Blob（Blob类，庞大而无组织的类）。这三种Code Smell在JavaScript类设计中尤为常见，影响代码的可读性和可维护性。作者提出的JS4C方法是一种静态分析工具，它遍历整个软件系统的类，利用源代码的文本相似度和结构特征来识别Code Smell，并评估其强度。 JS4C方法在处理JavaScript这种解释型语言时，通过扩展的对象类型推断和非严格的耦合分散度度量法（NSCDISP）来克服类型信息缺失带来的挑战。通过实证分析6个开源项目，结果显示JS4C能够有效检测内聚耦合相关的软件设计问题，证明了其在检测内聚耦合Code Smell方面的有效性。 关键词涵盖了Code Smell的核心概念，包括JavaScript、内聚、耦合以及类，这表明该研究主要关注的是JavaScript类设计中的内聚和耦合问题，以及如何通过特定的方法来检测和解决这些问题。 这篇论文的分类号为"TP311"，通常表示计算机科学技术领域，而中文引用格式则提供了完整的引用信息，便于后续的文献引用和追踪。这篇文章为JavaScript开发者和软件质量保证人员提供了一种检测和改善代码质量的有效工具和理论依据。