Abstract-På grund av komplexiteten i mjukvarusystem, defekter är oundvikliga. Att förstå typ av defekter kan hjälpa utvecklare att vidta åtgärder i nuvarande och framtida programvaruutgåvor. I praktiken kategoriserar utvecklare ofta fel i olika typer. En vanlig kategorisering bygger på felutlösare av defekter. Felutlösare är en uppsättning förhållanden som aktiverar en defekt (dvs. fel) och sprider defekten till ett fel. I allmänhet finns det två typer av felbaserade felutlösande förhållanden, Bohrbug och Mandelbug. Bohrbug hänvisar till ett fel som lätt kan isoleras, och dess aktivering och felutbredning är enkel. Mandelbug avser ett fel vars aktivering och/eller felutbredning är komplex (t.ex. en tidsfördröjning mellan felaktiveringen och felet). Med dessa kategorietiketter kan utvecklare bättre utföra obduktionsanalys för att identifiera gemensamma egenskaper hos defekterna, och designa specifika feltoleransmekanismer. I de flesta programvarusystem är dock dessa kategorietiketter ofta otillgängliga. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument en textgruvlösning som kategoriserar fel i felutlösarkategorier genom att analysera den naturliga språkbeskrivningen av felrapporter. En tidigare studie visar att Mandelbug är mer komplex och behöver mer tid för att fixas. För att bättre identifiera Mandelbugs föreslår vi därför en ny fUzzy Set-baserad fEature Selection algoritm som heter USES, som väljer de funktioner (dvs. termer) som har hög förmåga att skilja Mandelbugs från Bohrbugs. ANVÄNDAR första cacher en uppsättning termer baserat på deras fuzzy affinitet poäng till Bohrbug eller Mandelbug. Därefter itererar det många gånger, och i varje iteration, det väljer en delmängd av termer, och bygger en klassificering på dessa villkor. ANVÄNDAREN väljer klassificeraren och de termer som skulle kunna uppnå bästa prestanda på en träningsdata. Vi utvärderar vår lösning på 4 dataset inklusive Linux, Mysql, Apache HTTPD och AXIS som innehåller totalt 809 felrapporter. Vi visar att USES med naiva Bayes multinomial uppnår bästa prestanda; det uppnår Mandelbug F-mätpoäng på 0,298 -0,615. Vi jämför också USES med andra baslinjemetoder. Resultaten visar att USES i genomsnitt förbättrar Mandelbug F-mätpoängen för det bästa utgångsvärdet med 12,3%.
Xia m.fl. föreslå en fuzzy-set baserad funktionsval metod för att kategorisera defekt baserat på dess fel utlösande villkor REF.
Automatic Defect Categorization Based on Fault Triggering Conditions
{'venue': '2014 19th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems', 'journal': '2014 19th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}