Abstract-taly regel-based specification mining metoder har föreslagits i litteraturen. Många av dessa tillvägagångssätt analyserar en uppsättning körspår för att upptäcka intressanta användningsregler, t.ex., när lås () åberopas, slutligen låsa () åberopas. Dessa tekniker genererar ofta och räknar upp en uppsättning kandidatregler och beräknar några intressanta poäng. Regler vars intressanta poäng ligger över en viss tröskel skulle då vara output. I tidigare studier används ofta två åtgärder, nämligen stöd och förtroende, som är välkända åtgärder, för att beräkna dessa poäng. Bortsett från dessa två har dock många andra intressanta åtgärder föreslagits. Det är därför oklart om stöd och förtroende är de bästa intressanta åtgärderna för att specificera gruvdrift. I detta arbete utför vi en empirisk studie som undersöker nyttan av 38 intressanta åtgärder för att återvinna korrekta specifikationer av klasser från Java bibliotek. Vi använde en sanningsuppsättning bestående av 683 regler och registrerade avrättningsspår som produceras när vi kör DaCapo testsviten. Vi tillämpar 38 olika intressanta åtgärder för att identifiera korrekta regler från en pool av kandidatregler. Vår undersökning visar att många åtgärder är på samma nivå som stöd och förtroende. Vissa av åtgärderna är till och med bättre än stöd eller förtroende och minst en av åtgärderna är statistiskt signifikant bättre än de två åtgärderna. Vi finner också att sammansättningen av flera åtgärder med statistiskt stöd avsevärt överträffar sammansättningen av stöd och förtroende. Våra resultat belyser behovet av att se bortom standardstöd och förtroende för att hitta intressanta regler.
Framför allt jämförde Le och Lo 38 åtgärder inom ramen för regelbaserad specifikationsbrytning och betonade behovet av att se bortom standardstöd och förtroende för att hitta intressanta regler REF.
Beyond support and confidence: Exploring interestingness measures for rule-based specification mining
{'venue': '2015 IEEE 22nd International Conference on Software Analysis, Evolution, and Reengineering (SANER)', 'journal': '2015 IEEE 22nd International Conference on Software Analysis, Evolution, and Reengineering (SANER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}