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张卓,雷晏,毛晓光,常曦,薛建新,熊庆宇.基于词频-逆文件频率的错误定位方法.软件学报,0,(0):0
基于词频-逆文件频率的错误定位方法
Fault Localization Using Term Frequency-Inverse Document Frequency
投稿时间:2019-07-18  修订日期:2019-12-22
DOI:10.13328/j.cnki.jos.006021
中文关键词:  错误定位  词频  逆文件频率  可疑值
英文关键词:fault localization  term frequency  inverse document frequency  suspiciousness
基金项目:国家自然科学基金(61620106007,61602504,61502296,61672529);中央高校基本科研业务费(2019CDXYRJ0011)
作者单位E-mail
张卓 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072  
雷晏 重庆大学 大数据与软件学院, 重庆 400044 yanlei@cqu.edu.cn 
毛晓光 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072  
常曦 上海第二工业大学 计算机与信息工程学院, 上海 200127  
薛建新 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072
上海第二工业大学 计算机与信息工程学院, 上海 200127 
 
熊庆宇 重庆大学 大数据与软件学院, 重庆 400044  
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中文摘要:
      错误定位方法大多通过分析语句覆盖信息,以标识出导致程序失效的可疑语句.其中,语句覆盖信息通常以语句执行或语句未执行的二进制状态信息来表示.然而,该二进制状态信息仅表明该语句是否被执行的信息,无法体现该语句在具体执行中的重要程度,可能会降低错误定位的有效性.为解决这个问题,本文提出基于词频-逆文件频率的错误定位方法.该方法采用词频-逆文件频率技术识别出单个测试用例中语句的影响程度高低,从而构建出具有语句重要程度识别度的信息模型,并基于该模型来计算语句的可疑值.实验结果表明,本文方法大幅提升错误定位的效能.
英文摘要:
      Most existing fault localization approaches utilize statement coverage information to identify suspicious statements potentially responsible for failures. They generally use the binary status information to represent the statement coverage information, indicating a statement executed or not executed. However, the binary information just shows whether a statement is executed or not whereas it cannot evaluate the importance of a statement in a specific execution. Consequently, this may degrade fault localization performance. To address this issue, this paper proposes a fault localization approach using term frequency-inverse document frequency. Specifcally, our appraoch constructs an information model to suceesfully identify the influence of a statement in a test case, and uses the information model to evaluate the suspiciousness of a statement of being faulty. The experiments show that the proposed approach significantly improves fault localization effectiveness.
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