Bugg lokalisering representerar en av de dyraste, liksom tidskrävande, aktiviteter under mjukvaruunderhåll och utveckling. För att minska arbetsbördan för utvecklare, många metoder har föreslagits för att automatisera denna process och begränsa omfattningen av att granska buggy  påles. I det här dokumentet presenterar vi en ny buggy source-.le localization approach, med hjälp av informationen från både felrapporterna och källrapporterna. Vi utnyttjar del-of-tal funktioner i felrapporter och inklusion relationen mellan källa  påles. Vi integrerar också en adaptiv teknik för att ytterligare optimera metodens prestanda. Adaptiv teknik diskriminerar Top 1 och Top N rekommendationer för en given felrapport och består av två moduler. Den ena modulen är att maximera noggrannheten hos den rekommenderade fellistan, och den andra syftar till att förbättra noggrannheten hos fellistan. Vi utvärderar vår strategi för sex storskaliga projekt med öppen källkod, dvs. AspectJ, Eclipse, SWT, Zxing, Birt och Tomcat. Jämfört med det tidigare arbetet visar empiriska resultat att vårt tillvägagångssätt kan förbättra de övergripande förutsägelserna i alla dessa fall. Särskilt när det gäller noggrannheten i topp 1 rekommendationen uppnår vår strategi en förbättring från 22,73 % till 39,86 % för AspectJ, från 24,36 % till 30,76 % för Eclipse, från 31,63 % till 46,94 % för SWT, från 40 % till 55 % för ZXing, från 7,97 % till 21,99 % för Birt, och från 33,37 % till 38,90 % för Tomcat.
Zhou m.fl. REF utnyttjade del-of-tal-funktionerna i felrapporter och anropsförhållandet mellan källfiler för att hitta fel.
Augmenting bug localization with part-of-speech and invocation
{'venue': 'International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering', 'journal': 'International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}