基于排序学习算法的软件错误定位模型研究

发布时间：2018-05-19 21:12

  本文选题：错误定位 + 排序学习　； 参考：《电子科技大学学报》2017年03期

【摘要】：基于谱的错误定位(SBFL)是减小软件调试困难的有效方法。SBFL方法将运行特征组合成不同的错误定位模型,可这些模型受特定程序及测试集影响,性能并不稳定。基于此,提出一种排序学习方法LTR-sbfl,针对不同的程序及其测试集,能学习到相应的错误定位模型。LTR-sbfl首先收集已标注错误语句的程序旧版本,采用与SBFL相同的方法,获得程序语句的运行特征。接着,将错误行与正确行代码的运行特征两两相减,确定为训练数据的一个实例。最后,使用分类算法,从训练数据构造排序模型。在3个基准数据集的实验结果证实,LTR-sbfl的定位精度优于其他SBFL方法。
[Abstract]:Spectrum based error location (SBFL) is an effective method to reduce the difficulty of software debugging. SBFL combines the running features into different error location models, but these models are affected by specific programs and test sets, and the performance of these models is not stable. Based on this, a sort learning method LTR-sbfl. for different programs and their test sets, the corresponding error location model. LTR-sbfl first collects the old version of tagged error statements, and adopts the same method as SBFL. Gets the running characteristics of the program statement. Then, the running characteristics of the error line and the correct line code are subtracted and determined as an example of the training data. Finally, the sorting model is constructed from the training data using the classification algorithm. The experimental results on three datum data sets show that the positioning accuracy of LTR-sbfl is better than that of other SBFL methods.
【作者单位】： 长沙学院数学与计算机科学系;
【基金】：国家自然科学基金(61100139) 湖南省科技计划项目(2015GK3071)
【分类号】：TP311.53

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本文编号：1911702