Problemet med fellokalisering är att identifiera källfiler relaterade till ett fel i ett programvaruarkiv. Information Retrieval (IR)-baserade metoder skapar ett index över källfilerna och lär dig en modell som sedan ställs med ett fel för de relevanta filerna. Trots de framsteg som gjorts med dessa verktyg tar de nuvarande strategierna inte hänsyn till programvarudatabasernas dynamiska karaktär. Med de traditionella IR-baserade tillvägagångssätten för fellokalisering måste modellparametrarna räknas om för varje ändring i ett arkiv. I detta dokument presenteras däremot ett stegvist ramverk för att uppdatera modellparametrarna för modellen Latent Semantic Analysis (LSA) allteftersom uppgifterna utvecklas. Vi jämför två toppmoderna inkrementella SVD-uppdateringstekniker för LSA med avseende på hämtningsnoggrannheten och tidsprestandan. Datasetet vi använde i våra valideringsexperiment skapades från gruvindustrin 10 år av versionshistorik av AspectJ och JodaTime programvarubibliotek.
Rao m.fl. REF föreslår ett stegvist ramverk för att uppdatera modellparametrarna för Latent Semantic Analysis, som sedan tillämpas för att lokalisera buggiga filer.
Comparing Incremental Latent Semantic Analysis Algorithms for Efficient Retrieval from Software Libraries for Bug Localization
{'venue': 'SOEN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}