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融合语句复杂度的软件错误定位轻量级方法
1
作者
何海江
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第12期2187-2195,共9页
在程序调试过程中,基于程序谱的软件错误定位(SBFL)技术能提供有效的帮助。为改善SBFL的性能,提出一种组合程序谱、代码行静态属性的软件错误定位排序学习方法,由线性排序支持向量机学习最优错误定位模型。代码行静态属性包括局部变量...
在程序调试过程中,基于程序谱的软件错误定位(SBFL)技术能提供有效的帮助。为改善SBFL的性能,提出一种组合程序谱、代码行静态属性的软件错误定位排序学习方法,由线性排序支持向量机学习最优错误定位模型。代码行静态属性包括局部变量、类属性、逻辑运算符和方法调用等程序实体的个数。在使用C、C++和Java语言开发的22个实际故障项目上,采用跨工程的形式训练错误定位模型。实验结果表明,新方法比最优SBFL减少了37.1%的最坏策略EXAM和22.6%的平均策略EXAM。还比较了程序语句的3类轻量级特征:结构化类别、变量谱和静态属性。新方法的时间复杂度低,能实时地推荐可能出现故障的语句序列。
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关键词
软件错误定位
程序
谱
变量谱
程序静态属性
排序学习
跨工程
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职称材料
题名
融合语句复杂度的软件错误定位轻量级方法
1
作者
何海江
机构
长沙学院计算机工程与应用数学学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第12期2187-2195,共9页
基金
湖南省科技计划(2015GK3071)。
文摘
在程序调试过程中,基于程序谱的软件错误定位(SBFL)技术能提供有效的帮助。为改善SBFL的性能,提出一种组合程序谱、代码行静态属性的软件错误定位排序学习方法,由线性排序支持向量机学习最优错误定位模型。代码行静态属性包括局部变量、类属性、逻辑运算符和方法调用等程序实体的个数。在使用C、C++和Java语言开发的22个实际故障项目上,采用跨工程的形式训练错误定位模型。实验结果表明,新方法比最优SBFL减少了37.1%的最坏策略EXAM和22.6%的平均策略EXAM。还比较了程序语句的3类轻量级特征:结构化类别、变量谱和静态属性。新方法的时间复杂度低,能实时地推荐可能出现故障的语句序列。
关键词
软件错误定位
程序
谱
变量谱
程序静态属性
排序学习
跨工程
Keywords
software fault localization
program spectrum
variable spectrum
program static attribute
learning to rank
cross project
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合语句复杂度的软件错误定位轻量级方法
何海江
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022
0
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