Abstrakt. I det här dokumentet presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att lokalisera ett fel i programvarukällans filhierarki. Det föreslagna tillvägagångssättet använder loggfiler av revisionskontrollsystemet och felrapporter information i öppen bugg arkiv av öppen källkod projekt för att träna en Support Vector Machine (SVM) klassificerare. Vårt tillvägagångssätt använder textinformation i sammanfattning och beskrivning av felrapporter som rapporterats till felarkivet, för att skapa funktioner för maskininlärning. Klassetiketterna är revisionsvägar för fasta problem, som registrerats i loggfilen för revisionskontrollsystemet. Med tanke på en osynlig bugg instans, den utbildade klassificeraren kan förutsäga vilken del av programvaran källfil hierarki (revision sökväg) är mer sannolikt att vara relaterad till detta problem. Experimentella resultat på mer än 2000 felrapporter om UI-komponenten i Eclipse JDT-projektet från projektets inledningsdatum fram till den 24 november 2009 (ca 8 år) med denna metod, visar viktade precisions- och återkallandevärden på i genomsnitt ca 98 %.
I REF, Moin et al. Använda felrapporter information i ett felarkiv och motsvarande loggfiler i versionskontrollsystemet (dvs. de så kallade länkade felen) för att träna en SVM-klassificering.
Bug Localization Using Revision Log Analysis and Open Bug Repository Text Categorization
{'venue': 'OSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}