克隆代码稳定性评估：基于bugs的修改频度方法

"这篇论文提出了一种新的方法来评估克隆代码的稳定性，该方法基于含bugs的代码文件修改频度。通过对软件版本管理系统中的bug修复日志进行标准化处理，结合bug管理系统的详细描述信息，关联提取出含有bug的代码文件。接着，使用克隆检测工具找出软件系统中的克隆代码，并与含bug的文件路径关联，从而区分含bug的克隆代码和非克隆代码。最后，通过SVN diff工具统计两者之间的修改频度，以评估克隆代码的稳定性。实验结果证明了这种方法的有效性，对于克隆代码的管理和维护提供了理论支持。" 克隆代码是软件开发中常见的现象，它指的是在代码库中存在结构相似或完全相同的代码片段。这种重复的代码可能会增加软件的复杂性和维护难度，因为一个bug的修复可能需要应用到所有克隆副本。论文关注的是如何有效地评估克隆代码的稳定性，这是软件质量保证和维护过程中的一个重要问题。 传统的克隆代码评估方法可能无法准确反映其实际稳定性，因此，论文提出了一种创新的方法，即基于bug的修复频率来衡量。首先，从版本控制系统（如SVN）中收集bug修复记录，这些记录包含了代码修改的历史信息。通过标准化处理，可以消除数据格式不一致的问题。其次，利用bug管理系统（如JIRA）中的详细信息，将bug报告与修复日志关联，定位到具体涉及bug的代码文件。 接下来，使用专门的克隆检测工具（如Simian、CPD等）扫描整个软件代码库，识别出所有的克隆代码段。将这些克隆代码与已确定的含bug文件进行比较，区分出那些包含bug的克隆代码和非克隆代码。通过SVN diff工具，可以量化计算出含bug的克隆代码与非克隆代码在修改频度上的差异。 实验部分，论文选取了五种不同编程语言开发的软件系统进行测试，结果显示，克隆代码的修改频度普遍低于非克隆代码，这意味着克隆代码可能更稳定，引发的bug严重程度也相对较低。这一发现为优化代码管理和改进维护策略提供了依据。 这篇论文提供了一种新的评估克隆代码稳定性的方法，该方法具有较高的准确性和实用性，能够帮助开发者更好地理解和处理软件中的克隆代码，提高整体的软件质量。此外，对于软件工程的研究和实践，它也提出了新的思考角度，即如何利用bug信息来优化代码的维护流程。