Метрики связности по данным

Л. Отт и Б. Мехра разработали модель секционирования класса. Секционирование основывается на экземплярных переменных класса. Для каждого метода класса получают ряд секций, а затем производят объединение всех секций класса. Измерение связности основывается на количестве лексем данных (data tokens), которые появляются в нескольких секциях и «склеивают» секции в модуль. Под лексемами данных здесь понимают определения констант и переменных или ссылки на константы и переменные.

Базовым понятием методики является секция данных. Она составляется для каждого выходного параметра метода. Секция данных — это последовательность лексем данных в операторах, которые требуются для вычисления этого параметра.

Ещё одно базовое понятие методики — секционированная абстракция. Секционированная абстракция — это объединение всех секций данных метода. Введем главные определения.

Секционированной абстракцией класса (Class Slice Abstraction) CSA(C) называют объединение секций всех экземплярных переменных класса. Полный набор секций составляют путем обработки всех методов класса.

Склеенными лексемами называют те лексемы данных, которые являются элементами более чем одной секции данных.

Сильно склеенными лексемами называют те склеенные лексемы, которые являются элементами всех секций данных.

Сильная связность по данным (StrongData Cohesion) — это метрика, основанная на количестве лексем данных, входящих во все секции данных для класса. Таким образом, класс без сильно склеенных лексем имеет нулевую сильную связность по данным.

Слабая связность по данным (Weak Data Cohesion) — метрика, которая оценивает связность, базируясь на склеенных лексемах. Склеенные лексемы не требуют связывания всех секций данных, поэтому данная метрика определяет более слабый тип связности. Наиболее точной метрикой связности между секциями данных является клейкость данных (Data Adhesiveness). Клейкость данных определяется как отношение суммы из количеств секций, содержащих каждую склеенную лексему, к произведению количества лексем данных в классе на количество секций данных.