Abstract-Fault lokalisering är ett oundvikligt steg i programvara felsökning. Spektrumbaserad fellokalisering består i att beräkna ett rankningsmått på körspår för att identifiera felaktig källkod. Befintliga empiriska studier på fellokalisering visar att det inte finns någon optimal rankning för alla fel i praktiken. I detta dokument föreslår vi MULTRIC, ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för att kombinera flera rankingmått för effektiv fellokalisering. I MULTRIC, en misstänksamhet poäng för ett program enhet är en kombination av befintliga rankning mätvärden. MULTRIC består av två huvudfaser: lärande och rankning. Baserat på utbildningsfel bygger MULTRIC en rankningsmodell genom att lära sig av par av felaktiga och icke-felaktiga källkodselement. När ett nytt fel uppstår beräknar MULTRIC den slutliga rankingen med den lärda modellen. Experiment utförs på 5386 sådda fel i tio opensource Java-program. Vi jämför empiriskt MULTRIC mot fyra allmänt studerade mått och tre nyligen föreslagna ett. Våra experimentella resultat visar att MULTRIC lokaliserar fel mer effektivt än toppmoderna mätvärden, som Tarantula, Ochiai och Aple.
Xuan och Monperrus REF utvecklar ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för att kombinera flera rankingmått för fellokalisering.
Learning to Combine Multiple Ranking Metrics for Fault Localization
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}