Abstract-Software buggar kan orsaka betydande ekonomiska förluster och även förlust av människoliv. För att minska denna förlust, utvecklarna ägnar stora ansträngningar åt att fixa buggar, vilket i allmänhet kräver mycket expertis och erfarenhet. Olika tillvägagångssätt har föreslagits för att hjälpa till med felsökning. En intressant ny forskningsriktning är automatisk programreparation, som uppnår lovande resultat, och drar till sig mycket akademisk och industriell uppmärksamhet. Men människor tvivlar också på effektiviteten och löftet i denna riktning. En viktig kritik är i vilken utsträckning sådana metoder kan rätta till verkliga fel. Eftersom det bara finns forskningsprototyper för dessa metoder är det omöjligt att ta itu med kritiken genom att utvärdera dem direkt på riktiga fel. Istället, i detta papper, vi utforma och utveckla BUGSTAT, ett verktyg som extraherar och analyserar buggfixar. Med BUGSTATs stöd genomför vi en empirisk studie av mer än 9.000 verkliga felrättningar från sex populära Javaprojekt. Jämföra karaktären av manuella korrigeringar med automatisk program reparation, destillerar vi 15 fynd, som ytterligare sammanfattas i fyra insikter om de två viktigaste ingredienserna i automatisk programreparation: fel lokalisering och felaktig kodfix. Dessutom tillhandahåller vi indirekta bevis på storleken på sökutrymmet för att rätta riktiga fel och upptäcka att fel också kan finnas i icke-källfiler. Våra resultat ger användbar vägledning och insikter för att förbättra toppmoderna automatiska programreparationer.
Zhong m.fl. REF genomförde en empirisk studie om verkliga buggfixar för att ge insikter och riktlinjer för att förbättra toppmoderna automatiska programreparationer.
An empirical study on real bug fixes
{'venue': "ICSE '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}