1. 1
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Αξιολόγηση μοντέλων
αναγνωσιμότητας κώδικα
σε μικρές μεταβολές και
κατασκευή νέου μοντέλου
Διπλωματική Εργασία
Εκπόνηση:
Ανέστης Βαρσαμίδης
ΑΕΜ 9112
Επίβλεψη:
Καθηγητής Ανδρέας Συμεωνίδης
Υποψήφιος διδάκτωρ
Θωμάς Καρανικιώτης

2. 2
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Μοντέλα αναγνωσιμότητας κώδικα
Είναι συνάρτηση διαφόρων μετρικών,
όπως αριθμός γραμμών, μέσο μήκος
γραμμών, μέσο μήκος identifiers,
DFT της στοίχισης του κώδικα, κα.
Τα μοντέλα που θα αξιολογήσουμε:
● Buse&Weimer
● Posnett
● Dorn (προσέγγιση)
● Scalabrino
● Καρανικιώτης (ISSEL)
Μοντέλο
αναγνωσιμότητας
Αρχείο
κώδικα
Σκορ

3. 3
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Στόχος της διπλωματικής
Να εξετάσουμε εάν τα σκορ αναγνωσιμότητας κώδικα βελτιώνονται μετά
από commit που υποστηρίζουν ότι βελτιώνουν την αναγνωσιμότητα
Να βρούμε ποιες μετρικές μεταβάλλονται σημαντικά στα
commits αναγνωσιμότητας,
και άρα θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν σε ένα νέο μοντέλο;
Να φτιάξουμε ένα μοντέλο αναγνωσιμότητας με αυτές τις μετρικές

4. 4
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Υπολογισμός των
μετρικών και σκορ

5. 5
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Επιλογή repositories: από τα δημοφιλέστερα του GitHub σε Java
Γιατί Java? Όλα τα μοντέλα υποστηρίζουν κώδικες Java
Επιλογή readability commits:
- Αρχικά αναζήτηση στα μηνύματα των commit με λέξεις-κλειδιά, πχ
readable, readability, easier to read, comprehensible, understandable
- Έπειτα, έλεγχος των μηνυμάτων για επαλήθευση ότι το commit έχει σκοπό
τη βελτίωση της αναγνωσιμότητας. Περίπου τα μισά ήταν ψευδώς θετικά
Επιλογή non-readability commits, για σύγκριση: τυχαία

6. 6
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
“Υλοποίηση” των μοντέλων
● Μοντέλα Buse-Weimer, Scalabrino, Issel: Χρήση έτοιμων εκτελέσιμων,
εκπαιδευμένων μοντέλων
○ στο Buse-Weimer, σαν είσοδος δινόταν snippets 8 γραμμών
● Μοντέλο Posnett: Χρήση του τύπου λογιστικής παλινδρόμησης που
περιέχει στο paper: logistic(8.87 − 0.033 V + 0.40 Lines −1.5 Entropy)
● Dorn: προσπάθεια ανακατασκευής μοντέλου από τα δεδομένα και το paper
○ κατώφλι για Long lines? Επιλέξαμε Q3 +1.5 IQR του μήκους των μη κενών γραμμών από
τα αρχεία Java του dataset. = 113 χαρακτήρες
○ Σταθερά +c ? Για ελάχιστο MSE μεταξύ αναγν. από ερωτηματολόγια, και του σκορ.
c=1.4
○ Τελικά, σκορ = logistic(-0.0388 * Dorn DFT Spaces - 0.0349 * long lines - 0.0114 *
lines_per_identifier + 0.004 * keywords + 1.4)

7. 7
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Τα ερωτήματα που μελετάμε
Από το metric generation καταλήγουμε με 2 τιμές για κάθε μετρική (ή μοντέλο)
για κάθε αρχείο Java που τροποποιήθηκε σε κάποιο commit: την μετρική πριν το
commit και μετά
Q1a: σε ποιες μετρικές ή μοντέλα παρατηρείται αύξηση της μέσης τιμής μετά
από readability commits
Δηλαδή για κάθε μετρική συγκρίνουμε τα 2 σύνολα: {η μετρική για κάθε αρχείο
πριν το commit} {η μετρική για κάθε αρχείο μετά το commit}
Q1b: το ίδιο για τα non-readability commits

8. 8
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Τα ερωτήματα που μελετάμε (2)
Q2: ποιες μετρικές ή μοντέλα μεταβάλλονται στα readability commits
διαφορετικά από ότι στα non-readability
Δηλαδή για κάθε μετρική συγκρίνουμε τα 2 σύνολα: {οι διαφορές μετά-πριν για
κάθε αρχείο σε readability commits} {οι διαφορές για κάθε αρχείο σε non-
readability commits}
Q3: μπορεί να κατασκευαστεί ένα μοντέλο αναγνωσιμότητας
ώστε το σκορ να βελτιώνεται μετά από readability commits;

9. 9
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Πώς εξετάζουμε τα ερωτήματα
Cohen’s delta
για interval δεδομένα
d = (μ1 - μ2) / σ
t-test για διαφορά μέσων τιμών
Τ = d √N >? Tthreshold
Cliff’s Delta
για ordinal δεδομένα
Πόσο συχνά οι τιμές του ενός συνόλου
είναι μεγαλύτερες από του δεύτερου
Mann–Whitney U statistic
U = (d+1)*mn / 2 >? Uthreshold
Effect size |d|
Very small 0.01
Small 0.20
Medium 0.50
Large 0.80

10. 10
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Κριτήρια
Για το t-test και το Mann-Whitney U, το κατώφλια υπολογίζονται με βάση την
μηδενική υπόθεση, ότι δεν υπάρχει διαφορά στις δύο κατανομές, και ότι είναι
κανονικές. Επιλέγουμε κριτήριο p-value < 0.05
Για το Cohen’s d:
- στο Q1, όλες οι μετρικές είχαν λιγότερο από μικρό |d| < 0.1
Αναμενόμενο, αφού μεσολαβεί μόνο ένα commit. Βάζουμε όριο |d| > 0.01
- στο Q2 βάζουμε όριο |d|>0.14, δηλαδή σχεδόν μικρό effect size

11. 11
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Ομαδοποίηση ανά commit
Τα ερωτήματα εξετάζονται 2 φορές:
όταν τα Cliff’s, Cohen’s d κλπ υπολογίζονται για μία μετρική στα διάφορα
αρχεία,
και όταν, πριν υπολογίσουμε τα Cliff’s, Cohen’s d κλπ, ομαδοποιούμε τα
δεδομένα ανά commit. Δηλαδή, λέμε ότι πριν το commit x, η μετρική Α είναι ίση
με το μέσο όρο των τιμών της Α στα αρχεία που μεταβάλλονται στο commit x.
Αυτό τον τρόπο θα τον ονομάζουμε per-commit

12. 12
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Κατασκευή μοντέλου και επιλογή χαρακτηριστικών εισόδου
Ακολουθιακή
οπισθοδρομική επιλογή

13. 13
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Αποτελέσματα:
Q1a
πριν vs μετά
σε επίπεδο αρχείου

14. 14
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Αποτελέσματα:
Q1a
πριν vs μετά
σε επίπεδο commit

15. 15
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Μετρική
(σε επίπεδο αρχείου)
q1a
cohen
q1a cliff q1a ttest
pval
q1a wilcoxon
pval
q1b
cohen
q1b cliff q1b ttest
pval
q1b wilcoxon
pval
BW Avg blank lines 0.03795 0.01712 0.000003 0.014149 -0.01029 -0.55715 0.005039 0.000000
CC (Clone Coverage) -0.04800 -0.99747 0.000009 0.000000 0.00203 -0.97974 0.750903 0.000000
BW Avg Assignment -0.03325 -0.01731 0.000013 0.000000 0.00904 0.01767 0.016432 0.675391
CLLC (Cl. Log. Line Cov.) -0.04944 -0.99747 0.000020 0.000000 0.00087 -0.98043 0.933312 0.000000
Dorn Visual X Numbers -0.02632 -0.01055 0.000045 0.036398 0.01728 0.01213 0.000027 0.000537
NLE (Nesting Lvl Else-If) -0.03021 -0.99747 0.000049 0.000000 0.00813 -0.95911 0.011213 0.000000
BW Avg loops -0.02086 -0.00791 0.000154 0.000000 0.01436 0.00882 0.004245 0.000000
CLC (Clone Line Cov.) -0.04269 -0.99747 0.000217 0.000000 0.00474 -0.98043 0.383319 0.000000
NA (Number of Attributes) -0.02529 -0.97351 0.000264 0.000000 0.00570 -0.75052 0.000000 0.000000
NL (Nesting Level) -0.02957 -0.99747 0.000858 0.000000 0.00586 -0.75046 0.023617 0.000000
BW Avg conditionals -0.02414 -0.01458 0.001004 0.000011 0.00224 0.00349 0.461382 0.000001
BW Avg commas -0.01957 -0.00880 0.001965 0.023494 0.00602 -0.64362 0.012068 0.156621
TNA (Total # Attributes) -0.01938 -0.65000 0.002735 0.000000 0.00632 -0.71834 0.000000 0.000000
BW Max keywords -0.01687 -0.01357 0.004874 0.005659 -0.00124 0.01731 0.706635 0.364976
NLA (# Local Attributes) -0.01057 -0.34891 0.006834 0.000000 0.00537 -0.74814 0.000000 0.000000
NS (Number of Setters) -0.01385 -0.99747 0.010056 0.000000 0.00276 -0.88871 0.000002 0.000000
BW Avg spaces -0.02144 -0.01080 0.011362 0.000099 0.00647 -0.77531 0.012598 0.000003
BW Avg parenthesis -0.01320 -0.00655 0.017536 0.002476 0.00534 -0.55999 0.021778 0.690260
issel_r_cmplx 0.02476 -0.92892 0.019222 0.004127 0.00943 -0.75445 0.140701 0.000008
BW Avg indentation length -0.02039 -0.00958 0.021713 0.000081 0.00482 -0.75455 0.069441 0.008891
Dorn score 0.01716 0.00258 0.024127 0.000060 -0.02144 -0.58388 0.000001 0.000000
Issel score 0.02051 -0.76760 0.024438 0.017263 0.00650 -0.88910 0.213736 0.000017
Dorn Areas Identifiers 0.01175 0.00428 0.034597 0.000158 0.01341 -0.56156 0.000000 0.000000
Posnett entropy 0.01784 0.00629 0.035151 0.000041 0.01036 -0.77064 0.000575 0.000001

16. 16
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Αποτελέσματα: Q2 readability vs non-read. commits
σε επίπεδο αρχείου

17. 17
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Αποτελέσματα: Q2 readability vs non-read. commits
σε επίπεδο commit

18. 18
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Μετρική (σε επίπεδο αρχείου) Cohen Cliff t-test p-
value
mann-whitn p-
value
BW Max Identifiers Length -0.25118 -0.30673 1.50E-15 7.10E-14
BW Avg blank lines 0.19745 -0.71919 3.44E-10 1.05E-09
Dorn Visual X Numbers -0.19099 -0.88854 1.25E-09 5.87E-03
NA (Number of Attributes) -0.19437 -0.83025 1.49E-09 5.31E-14
Dorn DFT Operators -0.17844 -0.45594 1.38E-08 1.79E-16
NLA (Number of Local Attributes) -0.18101 -0.94814 1.66E-08 2.42E-11
TNLA (Total Number of Local Attributes) -0.17606 -0.94689 4.00E-08 1.63E-13
BW Avg Assignment -0.17256 -0.92510 4.03E-08 1.63E-04
NLE (Nesting Level Else-If) -0.17345 -0.98602 6.16E-08 3.99E-13
TNA (Total Number of Attributes) -0.17147 -0.82821 9.47E-08 3.67E-15
Dorn DFT Conditionals -0.16216 -0.44446 2.48E-07 5.82E-16
New Semantic Text Coherence Standard -0.16161 -0.45523 2.72E-07 2.56E-17
Posnett volume -0.15455 -0.46492 8.75E-07 1.57E-29
Dorn score 0.14697 -0.91512 2.90E-06 3.05E-10
NS (Number of Setters) -0.14851 -0.99301 3.70E-06 1.79E-08
NL (Nesting Level) -0.14682 -0.98818 4.58E-06 4.26E-11
Dorn DFT Numbers -0.14345 -0.40272 4.98E-06 1.98E-14
Dorn Visual Y Numbers -0.14235 -0.42903 5.88E-06 2.95E-13
Dorn DFT Spaces -0.14078 -0.46292 7.44E-06 4.58E-16
Dorn Visual X Identifiers -0.14073 -0.85257 7.47E-06 3.88E-05
Dorn Visual X Operators -0.14040 -0.84311 7.85E-06 4.30E-05
Dorn Visual X Keywords -0.14034 -0.84780 7.92E-06 3.36E-06

19. 19
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Αρχικό σύνολο features μοντέλων
Μετρικές που μεταβάλλονται μετά από readability commits και:
είτε μεταβάλλονται αντίθετα μετά από non-readability commits, είτε καθόλου
BW Avg Assignment BW Avg loops CC (Clone Coverage) NL (Nesting Level)
BW Avg blank lines BW Avg
parenthesis
CLC (Clone Line
Coverage)
NLA (Number of Local
Attributes)
BW Avg commas BW Avg spaces CLLC (Clone Logical
Line Coverage)
NLE (Nesting Level
Else-If )
BW Avg conditionals BW Max keywords karanikiotis_r_cmplx NS (Number of Setters)
BW Avg indentation
length
Dorn Visual X
Numbers
NA (Number of
Attributes)
TNA (Total Number of
Attributes)

20. 20
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Παράμετροι υποψήφιων μοντέλων
● Γραμμικό πυρήνα με τις προεπιλεγμένες υπερπαραμέτρους
● Γραμμικό πυρήνα με παράμετρο κανονικοποποίησης C = 0,2 ή C = 3.
(προεπιλογή: C = 1). Και στις δύο περιπτώσεις, χειρότερη απόδοση από C = 1
● Πολυωνυμικό πυρήνα, με συντελεστή γάμμα = 1/(nfeatures ⋅ Var( X ))
(“scale”, η προεπιλογή), ή γάμμα = 1/nfeatures (“auto”).
● Πυρήνα radial basis function (rbf), με συντελεστή γάμμα “scale” ή “auto”.

21. 21
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022
Επιλογή features του μοντέλου
RBF πυρήνας Γραμμικός πυρήνας
Μέσο τετραγωνικό σφάλμα vs Αριθμός χαρακτηριστικών εισόδου

22. 22
Αξιολόγηση μοντέλων αναγνωσιμότητας κώδικα σε μικρές μεταβολές και κατασκευή νέου μοντέλου
Ιούλιος 2022