Abstrakt. Konkurrenta system är ofta modellerade med hjälp av en interleaving semantik. Eftersom systemdesigners tenderar att tänka sekventiellt, är det mycket troligt att de inte förutser vissa interleavings som deras modell omfattar. Som en följd av detta är en av de viktigaste källorna till fel i samtidiga system oförutsedda interleavings. I detta dokument utarbetar vi en automatiserad metod för att avslöja oförutsedda interleavings i form av sekvenser av åtgärder som härrör från motexempel som erhållits genom explicit statlig modellkontroll. För att utvinna sådana sekvenser använder vi en datautvinningsteknik som kallas sekventiell mönsterbrytning. Vår metod bygger på att kontrastera mönster av en uppsättning motexempel med mönster av en uppsättning korrekta spår som inte bryter mot en önskad egenskap. Vi hävdar först att gruva sekventiella mönster från datauppsättningen av motexempel misslyckas på grund av den inneboende komplexiteten i problemet. Vi föreslår sedan en reduktionsteknik som är utformad för att minska längden på avrättningsspåren för att göra problemet mer lättåtkomligt. Vi visar slutligen hur effektivt vårt tillvägagångssätt är genom att tillämpa det på ett antal fallstudier.
CloSpan är också antagen i REF, där författarna tillämpar sekventiella mönster gruvdrift på spår av motexempel, för att avslöja oförutsedda interleavings som kan vara en källa till fel.
Mining Sequential Patterns to Explain Concurrent Counterexamples ⋆
{'venue': 'SPIN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}