ソフトウェア工学における機械学習の方法

データサイエンスの応用は、ソフトウェア工学を含む多くのリサーチ分野や業界で人気が高まっています。 このグループでは、最新のソフトウェアエンジニアリングツールを改善し、コードを開発し、維持するための新しい方法を発見することにより、両方の分野における現在の最先端の実践を統合することを目指しています。

現在の関心領域:

• オブジェクト指向アーキテクチャの欠陥の検出と、コード構造を最適化する適切なリファクタリングの自動推奨。
• コードクローン検出と再利用可能なコードフラグメントの自動検出と抽出のためのツール。
• 盗作検出、メソッドと変数名の予測、コードの概要生成を行う、より豊富なコードの構築。
• 開発者のダイナミクスやコーディングスタイルの分析。
• 過去のデータを活用して、推薦システムなどを通じてコラボレーションツールを強化する。
• コードの異常の検出。
• 自然言語記述や使用されるAPI呼び出しなどからのコードの自動生成。
• 学生と経験豊富な開発者の両方に対する自動コーディング支援（一般的なエラーの検出/修正、IDE機能の検出と採用、ユーザーの意図とコンテキストの分析など）。
• 変更するメソッド、バグの場所、およびその他のイベントを予測するコードリポジトリのコミットベースの分析。
• バグの自動検出およびプログラム修正の方法。