Abstract-Praktiskt all information Retrieval (IR) baserade metoder som utvecklats hittills för automatisk fellokalisering är baserade på påsen-of-words antagande som ignorerar alla positioner och beställa relationer mellan termer i en fråga. I det här dokumentet hävdar vi att felrapporter är illa värda av detta antagande eftersom sådana rapporter ofta innehåller olika typer av strukturell information vars termer måste lyda vissa positions- och beställningsbegränsningar. Det är därför rimligt att kvaliteten på hämtning för felsökning skulle förbättras om dessa begränsningar kunde beaktas när man söker efter de mest relevanta filerna. I detta dokument visar vi att så verkligen är fallet. Vi visar hur det välkända Markov Random Field (MRF)-baserade hämtningsramverket kan användas för att ta hänsyn till den termmässiga närheten och beställa relationer i en fråga vis-a-vis samma relationer i filerna i ett källkodsbibliotek för att avsevärt förbättra kvaliteten på hämtning av de mest relevanta källfilerna. Vi har genomfört våra experimentella utvärderingar av populära stora programvaruprojekt med över 4 000 felrapporter. De resultat vi lägger fram visar otvetydigt att det nya föreslagna tillvägagångssättet är långt bättre än de allmänt använda ordbaserade tillvägagångssätten.
Sisman m.fl. REF tog hänsyn till Markov Random Field (MRF) som bygger på hämtningsramverk för att förbättra hämtningskvaliteten för de mest relevanta källfilerna.
Exploiting spatial code proximity and order for improved source code retrieval for bug localization
{'venue': 'J. Softw. Evol. Process.', 'journal': 'J. Softw. Evol. Process.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}