Dynamisk specifikation gruvdrift innebär att upptäcka programvara beteende från spår i syfte att program förståelse och bugg upptäckt. Men gruvprogram beteende från utförande spår är svårt för samtidiga / distribuerade program. De inneboende partiella ordningsförhållandena mellan händelser som inträffar över processer utgör en stor utmaning när det gäller att specificera gruvdrift. I denna uppsats föreslår vi en ram för gruvdrift partiella order för att förstå samtidig programbeteende. Vår gruvarbetare tar in en uppsättning samtidiga program spår, och producerar en meddelandesekvens graf (MSG) för att representera den samtidiga programbeteende. En MSG representerar en graf där noderna i grafen är partiella order, representeras som meddelandesekvensdiagram. Gruvning en MSG kan vi förstå samtidiga program beteenden eftersom noderna i MSG avbildar viktiga "faser" eller "interaction sippets" som involverar flera samtidigt utför processer. För att visa kraften i denna teknik utförde vi experiment på gruvbeteenden i flera ganska komplexa distribuerade system. Vi visar att vår gruvarbetare kan producera motsvarande MSG med både hög precision och recall.
MSGMiner REF är ett ramverk för gruvgrafikbaserade modeller (kallas Message Sequence Graphs) av distribuerade system; noderna i denna graf motsvarar Message Sequence Chart, medan kanterna bestäms med hjälp av automatiska inlärningsmetoder.
Mining message sequence graphs
{'venue': "ICSE '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}