Abstract-Locating buggar är viktigt, svårt och dyrt, särskilt för storskaliga system. För att ta itu med detta, naturligt språk informationssökning tekniker används i allt större utsträckning för att föreslå potentiella felaktiga källfiler ges felrapporter. Även om dessa tekniker är mycket skalbara, i praktiken är deras effektivitet fortfarande låg i exakt lokalisering buggar till ett litet antal filer. Vår nyckelinsikt är att strukturerad informationssökning baserad på kodkonstruktioner, såsom klass- och metodnamn, möjliggör mer exakt fellokalisering. Vi presenterar BLUiR, som förkroppsligar denna insikt, kräver endast källkoden och felrapporterna, och drar nytta av uppgifter om fellikhet om de finns tillgängliga. Vi bygger BLUiR på en beprövad IR-verktygslåda med öppen källkod som vem som helst kan använda. Vårt arbete ger en grundlig grund för IR-baserad bug localization forskning i grundläggande IR teoretisk och empirisk kunskap och praktik. Vi utvärderar BLUiR på fyra öppna källkodsprojekt med cirka 3.400 buggar. Resultaten visar att BLUiR matchar eller överträffar ett aktuellt "state-of-theart"-verktyg för alla program som beaktas, även när BLUiR inte använder uppgifter som liknar fel som används av det andra verktyget.
Saha m.fl. fann att koden konstruktion är viktigt för bugg lokalisering, så de föreslog en struktur informationshämtning approach REF.
Improving bug localization using structured information retrieval
{'venue': '2013 28th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'journal': '2013 28th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}